计算机毕业设计源码：Python得物商品销售可视化分析与协同过滤推荐系统 Django框架 可视化 协同过滤算法 数据分析 电商 大数据 大模型 agent 算法优化（建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍项目介绍技术栈Python语言、django框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法、Echarts可视化、HTML功能模块· 商品首页· 可视化大屏分析· 季节性大屏分析· 协同过滤推荐· 商品评分详情页· 后台数据管理本项目基于得物平台鞋类销售数据采用Python与Django框架构建后端服务MySQL作为数据存储结合协同过滤推荐算法实现个性化商品推荐并利用Echarts可视化库将数据以直观图表形式呈现于前端页面。系统通过商品首页浏览、多维度可视化大屏分析、季节性数据展示、用户评分反馈及后台数据管理等功能模块为商家提供市场趋势与消费者行为洞察辅助其制定科学的市场策略与产品规划同时为消费者提供精准的商品推荐与便捷的数据查询服务帮助用户快速发现心仪商品提升购物体验。2、项目界面1商品首页这是商品销售数据可视化分析系统的页面左侧设有数据大厅、推荐、数据大屏、后台管理等功能导航栏顶部有搜索栏中间以卡片形式展示商品信息可实现商品浏览、搜索及系统功能切换等操作。2可视化大屏分析这是商品销售数据可视化分析系统的数据大屏页面顶部设有不同季节大屏切换及返回系统功能页面通过柱状图、词云图、饼图、环形图、折线图等多种图表实现所属季节统计、评论词云、男女鞋统计、各阶段销量占比、性别占比、所属季节占比、标题词云、鞋子价格统计等多维度数据可视化展示功能。3春季大屏分析此处省略-夏秋冬大屏分析图这是商品销售数据可视化分析系统的春季数据大屏页面顶部设有不同季节大屏切换及返回系统功能页面通过地图、柱状图、词云图、饼图、散点图、折线图等多种图表实现各省份销量展示、评论词云、男女鞋统计、各阶段销量占比、性别占比、价格销量统计、标题词云、鞋子价格统计等多维度春季商品数据可视化展示功能。4推荐—协同过滤推荐算法这是商品销售数据可视化分析系统的推荐页面左侧设有数据大厅、推荐、数据大屏、后台管理等功能导航栏顶部有搜索栏中间以卡片形式展示算法推荐的商品信息可实现商品浏览、搜索及系统功能切换等操作。5商品评分—详情页这是商品销售数据可视化分析系统的鞋子详情页左侧提供数据大厅、推荐、数据大屏、后台管理等功能入口页面展示商品标题、价格、销量、适用季节、性别等基础信息并支持用户在线修改商品评论与评分并进行保存提交。6后台数据管理这是Django站点管理系统的数据编辑页面左侧提供首页、各数据表及认证授权等功能导航页面内可编辑商品的标题、价格、销量、季节、性别、评论、图片链接等数据信息支持返回、删除、保存及继续编辑等操作实现对商品数据的管理维护。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端采用Python语言进行开发基于Django框架搭建整体的MVC架构利用其强大的ORM组件实现与MySQL数据库的高效数据交互。在数据存储层面MySQL负责持久化存储鞋类商品信息、用户评分数据以及销售记录。系统核心的推荐引擎基于协同过滤推荐算法构建通过分析用户对商品的评分矩阵计算用户间或物品间的相似度从而挖掘用户的潜在兴趣点实现个性化的商品推送。在前端数据展示层面系统采用Echarts可视化库将后端处理好的统计数据渲染为柱状图、折线图、饼图、词云图等多种动态图表构建出直观的数据大屏。前端页面整体使用HTML进行结构搭建配合CSS进行样式布局确保用户界面的友好性与交互的流畅性。二、功能模块详细介绍· 商品首页商品首页作为系统的入口界面承担着商品展示与导航的核心功能。页面左侧设置了固定的垂直导航栏集成了数据大厅、推荐系统、可视化大屏、后台管理等多个核心模块的快捷入口方便用户在不同业务场景间快速切换。页面顶部配备全局搜索框支持用户通过商品名称或关键词进行模糊查询。页面主体区域采用瀑布流卡片布局展示鞋类商品每张卡片包含商品主图、名称、价格等关键信息点击卡片可跳转至对应的商品详情页。该模块为用户提供了一个直观的商品浏览窗口是用户进行深度交互的起点。· 可视化大屏分析可视化大屏模块是系统数据展示能力的集中体现。页面顶部设置了季节性切换按钮支持用户在春、夏、秋、冬四季的数据视图间自由跳转同时提供返回系统主功能的快捷通道。页面主体采用网格化布局嵌入了柱状图、词云图、饼图、环形图、折线图等多种Echarts图表组件。这些图表从多个维度对数据库中的鞋类销售数据进行解析具体包括所属季节分布统计、用户评论词云分析、男女鞋数量对比、各价格区间销量占比、用户性别比例分布、商品标题关键词云以及鞋子价格区间统计等功能。通过这一模块管理者可以一目了然地掌握整体销售状况与用户画像特征。· 季节性大屏分析考虑到鞋类消费具有明显的季节性波动特征系统在通用大屏基础上进一步开发了春、夏、秋、冬四个独立的季节性数据分析大屏。以春季大屏为例页面在保留顶部季节切换功能的同时引入了中国地图组件用于展示各省份的销量分布热力情况。此外该页面还结合散点图、柱状图等可视化工具针对特定季节的商品数据进行深度挖掘如价格与销量的相关性分析、特定季节下的男女鞋偏好差异、季节性爆款商品的特征提取等。这一模块能够帮助商家精准把握不同季节的市场需求变化规律为季节性选品策略、库存周转管理和营销活动策划提供精准的数据支持。· 协同过滤推荐推荐模块基于协同过滤推荐算法构建旨在提升用户的购物效率与个性化体验。当用户进入推荐页面时系统后台会实时调用推荐算法引擎根据该用户的历史评分行为数据结合与其兴趣相似的其他用户的偏好信息计算并生成个性化的商品推荐列表。页面布局与商品首页保持一致以卡片形式展示被推荐的鞋类产品用户可以像浏览普通列表一样查看这些根据其兴趣偏好筛选出的商品。该模块实现了从传统的被动搜索到主动个性化推荐的转变有效降低了用户的信息筛选成本增强了用户对系统的粘性和满意度。· 商品评分详情页商品详情页是对单件商品信息的深度展开与交互界面。页面在保留左侧功能导航栏的同时集中展示了商品的标题、当前价格、累计销量、适用季节、适用性别等详细属性参数。该模块的核心交互功能在于用户评分与评论系统用户可以在浏览商品详细信息后在线提交或修改自己对商品的评分星级和文字评论内容并点击保存按钮完成数据上传。这些由用户实时贡献的评分数据不仅为其他潜在消费者提供了真实的购买参考依据更重要的是它们作为核心训练数据源源不断地输入到协同过滤推荐算法模型中保障了推荐系统的持续优化和准确性。· 后台数据管理后台数据管理模块基于Django框架原生提供的Admin后台管理系统进行了深度定制和功能扩展。管理员通过特定账号登录后可以在左侧导航栏中看到项目所有数据表的完整列表包括商品信息表、用户信息表、评分记录表、销售订单表等。进入具体的商品编辑页面后管理员可以对商品的标题文本、价格数值、销量数据、季节属性标签、性别属性标签、用户评论文本、商品图片链接地址等字段进行直接的修改、删除或新增操作并支持保存修改或继续编辑。这一模块确保了系统底层数据能够被及时更新和有效维护是整个系统能够持续稳定运行并提供准确分析结果的后勤保障。三、项目总结本项目构建了一个聚焦于得物平台鞋类销售数据的一体化分析与个性化推荐系统。系统后端采用Python与Django框架处理业务逻辑与数据交互依托MySQL数据库进行结构化数据存储前端则借助Echarts可视化库实现销售数据的多维度图表呈现。通过引入协同过滤推荐算法系统能够基于用户的真实评分数据提供个性化的商品推荐服务。在功能设计上项目形成了从前端商品浏览、多维度可视化大屏展示、季节性细分数据分析到个性化商品推荐、用户评分反馈收集再到后台数据管理维护的完整业务闭环。该系统旨在帮助鞋类商家深入洞察市场趋势与消费者行为特征为其产品规划、库存管理和营销决策提供精准的数据支撑同时也为终端消费者提供了更高效、更精准的购物信息服务和个性化商品发现路径。4、核心代码classCF:def__init__(self,movies,ratings,k5,n10):self.moviesmovies self.ratingsratings self.kk self.nn self.userDict{}self.ItemUser{}self.neighbors[]self.recommandList[]self.cost0.0# def recommendByUser(self, userId):# self.formatRate()# self.n len(self.userDict[userId])# self.getNearestNeighbor(userId)# self.getrecommandList(userId)# self.getPrecision(userId)defrecommendByUser(self,userId):self.formatRate()# 检查用户是否是新用户即没有评分记录ifuserIdnotinself.userDict:# 如果是新用户我们可以选择跳过推荐或者返回一个默认的推荐列表print(fNo ratings found for user{userId}. Skipping recommendations.)return# 或者返回一个默认的推荐列表self.nlen(self.userDict[userId])self.getNearestNeighbor(userId)self.getrecommandList(userId)self.getPrecision(userId)defgetrecommandList(self,userId):self.recommandList[]recommandDict{}forneighborinself.neighbors:moviesself.userDict[neighbor[1]]formovieinmovies:if(movie[0]inrecommandDict):recommandDict[movie[0]]neighbor[0]else:recommandDict[movie[0]]neighbor[0]# 建立推荐列表forkeyinrecommandDict:self.recommandList.append([recommandDict[key],key])self.recommandList.sort(reverseTrue)self.recommandListself.recommandList[:self.n]# 将ratings转换为userDict和ItemUserdefformatRate(self):self.userDict{}self.ItemUser{}foriinself.ratings:# 评分最高为5 除以5 进行数据归一化temp(i[1],float(i[2])/5)# 计算userDict {1:[(1,5),(2,5)...],2:[...]...}if(i[0]inself.userDict):self.userDict[i[0]].append(temp)else:self.userDict[i[0]][temp]# 计算ItemUser {1,[1,2,3..],...}if(i[1]inself.ItemUser):self.ItemUser[i[1]].append(i[0])else:self.ItemUser[i[1]][i[0]]# 找到某用户的相邻用户defgetNearestNeighbor(self,userId):neighbors[]self.neighbors[]# 获取userId评分的图书都有那些用户也评过分foriinself.userDict[userId]:forjinself.ItemUser[i[0]]:if(j!userIdandjnotinneighbors):neighbors.append(j)# 计算这些用户与userId的相似度并排序foriinneighbors:distself.getCost(userId,i)self.neighbors.append([dist,i])# 排序默认是升序reverseTrue表示降序self.neighbors.sort(reverseTrue)self.neighborsself.neighbors[:self.k]# 格式化userDict数据defformatuserDict(self,userId,l):user{}foriinself.userDict[userId]:user[i[0]][i[1],0]forjinself.userDict[l]:if(j[0]notinuser):user[j[0]][0,j[1]]else:user[j[0]][1]j[1]returnuser# 计算余弦距离defgetCost(self,userId,l):userself.formatuserDict(userId,l)x0.0y0.0z0.0fork,vinuser.items():xfloat(v[0])*float(v[0])yfloat(v[1])*float(v[1])zfloat(v[0])*float(v[1])if(z0.0):return0returnz/sqrt(x*y)# 推荐的准确率# def getPrecision(self, userId):# user [i[0] for i in self.userDict[userId]]# print(self.recommandList,self.recommandList)# recommand [i[1] for i in self.recommandList]# print(recommand)# count 0.0# if (len(user) len(recommand)):# for i in recommand:# if (i in user):# count 1.0# self.cost count / len(recommand)# else:# for i in user:# if (i in recommand):# count 1.0# self.cost count / len(user)# 推荐的准确率defgetPrecision(self,userId):user[i[0]foriinself.userDict[userId]]print(self.recommandList,self.recommandList)recommand[i[1]foriinself.recommandList]print(recommand)count0.0iflen(recommand)0:# 检查recommand列表是否为空self.cost0# 如果为空准确率设置为0elif(len(user)len(recommand)):foriinrecommand:if(iinuser):count1.0self.costcount/len(recommand)else:foriinuser:if(iinrecommand):count1.0self.costcount/len(user)# 显示推荐列表defshowTable(self):ifnotself.recommandList:# 检查推荐列表是否为空print(No recommendations available.)return[]neighbors_id[i[1]foriinself.neighbors]tableTexttable()table.set_deco(Texttable.HEADER)table.set_cols_dtype([t,t,t,t])table.set_cols_align([l,l,l,l])rows[]foriteminself.recommandList:fromID[]foriinself.movies:ifi[0]item[1]:movieibreakforiinself.ItemUser[item[1]]:ifiinneighbors_id:fromID.append(i)movie.append(fromID)rows.append(movie)print(rows)returnrows5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式