Python毕业设计 | 基于协同过滤的智能商品推荐与数据大屏系统（Vue+Flask+Scikit-learn，附源码+文档）

个人介绍

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1. 前言

1.1 背景与意义

随着电子商务的飞速发展，网络购物已成为人们日常生活的重要组成部分。海量的商品信息在为消费者提供广泛选择的同时，也带来了“信息过载”的问题，用户难以快速发现符合个人兴趣的商品。为了提升用户购物体验和平台的商业效益，个性化推荐系统应运而生。它能够根据用户的历史行为和偏好，主动推送其可能感兴趣的商品，从而实现精准营销和个性化服务。本项目旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的智能商品推荐系统，以解决信息过载问题，优化用户购物流程。

1.2 问题描述

本项目主要解决的核心问题是，在庞大的商品库中，如何根据用户的个性化需求，自动、高效地为其筛选和推荐合适的商品。传统的商品展示方式，如分类导航和搜索，依赖于用户明确的购物意图，而推荐系统则旨在挖掘用户的潜在兴趣。系统需要一个有效的机制来学习用户的偏好，并基于这些偏好进行预测和推荐，同时还需要提供一个直观的数据分析界面，以监控系统运行状态和用户行为趋势。

1.3 解决方案概述

为了应对上述挑战，本系统采用B/S架构，前端使用Vue.js技术栈构建用户交互界面，后端则通过Python的Flask框架提供API服务。核心的推荐功能基于用户行为的协同过滤算法实现，具体通过分析用户对商品的“收藏”行为，利用余弦相似度计算用户间的相似性，进而为目标用户推荐其相似用户群体所喜爱的商品。此外，系统还设计了一个数据可视化大屏，利用ECharts图表库多维度动态展示用户、商品及系统行为相关的核心数据指标，为运营和决策提供数据支持。

1.4 技术价值与社会价值

本系统的技术价值在于综合运用了前后端分离的开发模式、Web数据接口设计以及经典的协同过滤推荐算法，为构建轻量级的个性化推荐服务提供了一个完整的实践案例。其社会价值则体现在能够显著改善用户的在线购物体验，帮助用户节省筛选时间，快速定位心仪商品；同时，也能帮助电商平台提升用户粘性与转化率，实现更加智能和高效的运营。

2. 技术环境

2.1 开发语言与版本

• 后端: Python 3.11.8
• 前端: vue2

2.2 框架与工具

• 后端: Flask, Pandas, Numpy
• 前端: Vue.js 2, Element UI, Axios, Vue Router, ECharts, Vuex
• 开发工具: Visual Studio Code, PyCharm

2.3 数据库与中间件

• 数据库: MySQL 8

3. 功能设计

3.1 系统核心功能

本系统主要围绕用户与商品两个核心实体，构建了一套完整的“浏览-收藏-推荐”闭环体验，并辅以强大的数据可视化功能。

用户端功能主要包括用户注册与登录、商品信息的全面展示、便捷的商品搜索与详情查看、以及核心的商品收藏与个性化推荐。用户在注册并登录系统后，可以自由浏览平台展示的商品列表。系统支持用户通过关键词进行搜索，快速定位目标商品。当用户对某个商品产生兴趣时，可以点击进入详情页了解更多信息，并使用收藏功能记录自己的偏好。用户的收藏行为是推荐算法的关键输入，系统会基于这些数据，在特定推荐区域为用户展示可能感兴趣的其他商品。

管理端功能以一个集成式的“数据可视化大屏”形式呈现。该大屏汇集了系统运营的核心指标，包括用户、商品、收藏和浏览的总量统计，并通过多种图表对数据进行深度分析。例如，通过饼图展示商品分类的占比，通过排行榜揭示最受欢迎的商品和最活跃的用户，通过趋势图分析商品浏览量的变化，为系统运营者提供直观、全面的决策依据。

3.2 系统流程图

下图清晰地展示了用户从进入系统到获得个性化推荐的完整交互流程。

4. 数据设计

4.1 E-R 图

本系统的数据库设计旨在清晰地描述用户、商品以及它们之间的核心关联——收藏行为。下图展示了主要实体及其关系。

4.2 核心数据表

系统的稳定运行依赖于以下三张核心数据表：

1. user (用户表): 该表用于存储用户的基本身份信息，是系统进行用户管理和身份验证的基础。主要字段包括自增ID、唯一的用户名、加密后的密码以及唯一的手机号码。

2. product (商品表): 该表负责存储所有商品的相关信息。每个商品都拥有一个唯一的ID，以及名称、详细描述、价格、图片地址和分类等属性。这些信息是向用户展示商品的基础。

3. favorite (商品收藏表): 这是连接用户与商品的关键表，也是推荐算法的核心数据来源。它记录了哪个用户在什么时间收藏了哪个商品。通过这张表，系统可以构建用户-商品矩阵，进而分析用户的兴趣偏好。

除核心表外，系统还设计了product_view_log（商品浏览记录表）和recommendation_log（推荐结果日志表）作为可选的辅助表，用于更精细化的数据分析和算法评估。

5. 效果展示

5.1 用户端界面

用户注册与登录界面

商品列表界面

商品详情与收藏界面

个性化推荐界面

5.2 管理端界面

数据可视化大屏

为什么选择我们

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