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随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及,个性化推荐系统在提升用户体验和促进产品销售方面发挥着越来越重要的作用。本文针对农产品在线销售的特点,设计并实现了一个基于协同过滤的农产品推荐系统。系统采用了Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus等技术和框架,通过抓取农产品数据、预处理、实现推荐算法,以及后端和前端开发,完成了整个系统的构建。在系统分析阶段,本文对系统的可行性、功能需求和非功能需求进行了详细分析,确保系统能够满足用户的基本需求和提供良好的用户体验。系统总体设计部分,本文介绍了系统的总体架构、功能模块划分和数据库设计,为系统的实现奠定了基础。系统功能实现部分,详细阐述了数据抓取、预处理、推荐算法、推荐展示、用户管理、商品管理和购物车订单管理等模块的实现过程。系统测试与评估部分,对系统的性能和推荐效果进行了测试,验证了系统的稳定性和有效性。总结与展望部分,本文对所完成的工作进行了总结,并指出了系统存在的问题和未来的改进方向。总体而言,本文的研究对于推动农产品在线销售、提升用户购物体验和促进农业电子商务的发展具有重要的理论和实践意义。 本文旨在研究和开发一套基于协同过滤的农产品个性化推荐系统,通过抓取农产品数据、预处理、实现推荐算法,以及后端和前端开发,完成整个系统的构建。具体的研究内容如下: 1. 数据抓取:使用Scrapy爬虫框架从农产品网站上抓取商品信息,包括商品名称、价格、图片、类别等。 2. 数据预处理:对抓取到的原始数据进行清洗、去重、规范化和归一化等操作,为后续的推荐算法提供干净、统一格式的数据。 3. 推荐算法:采用协同过滤算法,根据用户的历史浏览行为和购买记录,计算不同用户之间的相似度,并基于该相似度来推荐相似的农产品给用户。 4. 系统实现:使用Python、PySpark、Hadoop、Django、Vue和Element Plus等技术和框架,实现系统的后端和前端开发,包括用户管理、商品管理、购物车和订单管理等模块。 5. 系统测试与评估:对系统的性能和推荐效果进行测试和评估,验证系统的稳定性和有效性。 本文的研究目的是通过实现一个基于协同过滤的农产品个性化推荐系统,提升用户购物体验和满意度,促进农产品的销售,推动农业电子商务的发展。
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