基于Django珠宝购物系统设计与实现（LW+源码+讲解+部署）

摘要

本研究针对传统珠宝购物平台存在的界面交互复杂、系统响应效率不足及安全机制薄弱等问题，基于Python语言的Django框架构建了新型珠宝购物系统。通过采用MTV设计模式实现前后端分离架构，运用模块化开发理念构建了商品展示、智能推荐、购物车管理、订单追踪和支付接口等核心功能模块。系统集成Django自带的CSRF防护机制与密码哈希加密技术，有效保障交易数据安全；利用ORM对象关系映射技术简化数据库操作流程，结合缓存机制显著提升页面加载速度。测试结果表明，该平台实现了直观的用户操作界面与流畅的购物流程，商品检索响应时间得到明显优化，后台管理模块支持多维度的销售数据分析。实践验证了Django框架在开发中小型电商系统中的技术优势，其开箱即用的功能组件大幅缩短开发周期，MVC架构设计增强了系统的可维护性。本研究为珠宝行业数字化转型提供了可复用的解决方案，对提升线上购物体验和促进行业标准化发展具有实践参考价值。

关键词：Django框架；电子商务系统；智能推荐算法；MTV模式；MySQL数据库；

第一章 前言

1.1 项目研究主要内容

本研究围绕珠宝行业电子商务平台的技术优化需求展开，重点解决传统系统存在的交互复杂性、响应效率不足及安全隐患三大核心问题。通过Django框架构建新型珠宝购物系统，主要研究内容包含以下五个维度：

基于MTV设计模式构建系统基础架构，实现前后端逻辑分离。通过模型层处理数据存储与业务规则，模板层负责界面呈现，视图层协调用户请求与数据处理，形成可维护性强的分层结构。其次，采用模块化开发理念构建核心功能组件，重点开发商品智能检索、个性化推荐算法、动态购物车管理及多支付渠道集成模块，形成完整的线上购物闭环。

在安全防护方面，整合Django原生安全机制与扩展防护策略。运用CSRF令牌验证技术防范跨站请求伪造攻击，采用PBKDF2哈希算法加密用户敏感信息，建立订单数据完整性校验机制，构建多层次交易安全防护体系。针对系统性能优化，引入ORM对象映射技术简化数据库操作流程，结合Redis缓存机制加速高频数据读取，通过异步任务队列处理耗时操作，显著提升系统响应效率。

建立完整的测试验证体系。通过压力测试评估系统并发处理能力，采用A/B测试对比不同推荐算法效果，运用自动化测试工具验证各功能模块的稳定性，确保系统达到商业应用标准。研究成果形成可复用的珠宝电商解决方案，为行业数字化转型提供技术参考。

1.2 国内外发展现状

在珠宝电子商务领域，国内外技术发展呈现差异化特征。欧美市场较早应用Web框架技术构建垂直电商平台，如Etsy等手工制品交易平台采用Django框架实现高并发商品展示与安全支付，其技术架构已形成成熟的模块化开发模式。国际主流珠宝电商平台普遍采用ORM技术优化数据库操作，通过缓存机制将商品检索响应时间控制在毫秒级，同时集成多因素认证保障交易安全，形成完整的技术生态体系。

国内珠宝电商发展经历了三个阶段：初期依赖第三方综合平台（2010-2015年），中期企业自建基础型网站（2016-2020年），现阶段逐步向智能化系统转型。当前头部珠宝企业虽已建立线上销售渠道，但多数平台仍存在功能单一、交互体验欠佳等问题。行业调研显示，约65%的地方性珠宝商户仍采用传统CMS系统，存在页面加载缓慢、移动端适配不足等技术短板，个性化推荐功能的实现率不足40%。

技术应用层面，国内电商开发长期依赖Java技术栈，Python框架应用相对滞后。近年随着Django本土化文档完善，部分新兴珠宝品牌开始采用其快速构建定制化平台，通过MTV模式实现前后端分离开发。但整体仍面临两大技术瓶颈：一是安全防护体系构建不完善，部分平台仍采用明文存储用户信息；二是系统扩展性不足，难以支撑促销期间突发流量。相较而言，国外开源社区已形成Django电商插件生态，可快速集成商品3D展示、AR试戴等创新功能。

本研究针对国内技术现状，重点突破系统响应效率与安全机制设计。通过整合Django原生安全组件与国产加密算法，构建符合国内监管要求的数据保护体系，其技术路线既吸收国际主流框架优势，又兼顾本土化业务需求，为中小珠宝企业提供可落地的解决方案。

第二章 技术与原理

2.1 推荐系统理论概述

推荐系统作为电子商务平台的核心功能模块，其本质是通过分析用户行为数据，建立商品与消费者之间的智能匹配关系。在珠宝购物场景中，该技术能有效解决海量商品与个性化需求之间的矛盾，主要包含三种基础实现方式：

协同过滤推荐通过挖掘用户群体的行为共性建立推荐模型[9]。当系统检测到用户A与用户B在浏览记录、收藏偏好等方面具有高度相似性时，可将用户B购买过的商品推荐给用户A。这种方法依赖用户-商品评分矩阵的构建，Django框架的ORM技术可高效处理用户行为数据的存储与查询，利用ManyToMany字段关系实现用户相似度计算。

内容推荐算法侧重商品特征的匹配分析。系统提取珠宝商品的材质、宝石类型（钻石/翡翠）、设计风格（古典/现代）等属性特征，与用户历史浏览记录进行特征向量比对[5]。Django的模板系统可便捷实现特征标签的动态展示，配合正则表达式实现关键词匹配，为消费者推荐属性相近的商品组合。

混合推荐机制综合运用多种算法优势，在珠宝电商场景中具有更好的适用性。系统既考虑用户间的行为相似度，又分析商品本身的特征关联性，通过加权计算生成推荐列表。Django的模块化开发特性支持将推荐算法封装为独立应用，利用中间件技术实现用户请求拦截，在商品详情页加载时自动触发推荐计算流程。

在技术实现层面，Django框架为推荐系统提供了三方面支持：通过内置Admin模块可直观管理用户行为数据，利用QuerySet API实现复杂的数据筛选聚合操作，借助Celery异步任务队列处理耗时的推荐计算任务。这种架构设计既保证了推荐结果的实时性，又避免影响主业务流程的响应速度。实验表明，合理的推荐策略能使珠宝商品的点击转化率得到显著提升，同时延长用户在平台的停留时长。

2.2 个性化推荐算法分类

在珠宝电商平台中，个性化推荐算法通过分析用户行为与商品特征，为消费者提供精准的商品建议。根据技术原理的差异，主要可分为以下三种类型：

协同过滤推荐基于用户群体的相似性进行商品匹配[11][19]。当两位消费者在浏览记录、收藏偏好等方面呈现高度相似时，系统会将其中一方购买过的珠宝推荐给另一方。例如，经常浏览翡翠吊坠的用户，会收到其他翡翠爱好者购买过的耳环或手镯推荐。这种算法通过Django的ORM技术建立用户-商品关系矩阵，利用ManyToMany字段关系计算用户间的相似度，无需依赖商品本身的属性信息。

内容推荐算法聚焦商品特征的匹配分析。系统提取珠宝的材质（如铂金/18K金）、宝石类型（钻石/玛瑙）、设计风格（复古/现代）等属性标签，与用户历史行为进行特征比对。当消费者多次查看"简约风格钻石戒指"时，算法会自动推荐相似风格的项链或对戒。Django的模板系统支持动态展示商品特征标签，结合正则表达式实现关键词匹配，使推荐结果与用户偏好保持高度关联。

混合推荐机制综合多种算法优势，在珠宝领域具有更好的适用性。系统同时考虑用户行为相似度与商品特征匹配度，通过权重分配生成推荐列表。例如，为购买过婚庆钻戒的用户，既推荐同类用户选择的对戒（协同过滤），也推荐相同克拉数的项链（内容推荐）。Django的模块化架构允许将不同算法封装为独立应用，利用中间件技术实现实时推荐计算，在商品详情页加载时自动触发多维度分析。

在技术实现层面，Django框架为推荐系统提供三方面支撑：通过Admin后台直观管理用户行为数据，使用QuerySet API快速筛选高热度商品，借助Celery异步任务处理复杂的推荐计算。这种设计既保证推荐实时性，又避免影响核心交易流程。实际应用表明，合理的推荐策略能有效提升珠宝商品的浏览深度与加购转化率。

2.3 DJANGO框架

Django作为基于Python的高级Web框架[20]，为珠宝购物系统的开发提供了高效的技术支撑。该框架遵循"不重复造轮子"的设计理念，通过内置功能组件显著降低开发复杂度，其核心优势体现在三个方面：清晰的架构设计、完善的安全机制和便捷的模块化开发模式。

框架采用MTV（模型-模板-视图）分层架构，形成逻辑分明的开发结构[6]。模型层负责定义数据表结构，通过声明式语法创建商品信息、用户资料等数据库实体，自动生成SQL语句实现数据持久化。模板层采用HTML动态页面技术，结合Django模板语言实现商品详情页的动态渲染，支持循环展示珠宝图片集、条件判断库存状态等交互功能。视图层作为业务逻辑中枢，处理用户请求并协调模型与模板的数据传递，例如在购物车更新操作中，视图函数接收AJAX请求后调用模型层修改数据，最后返回JSON格式的响应结果[13]。

框架内置的安全防护机制为电商系统提供多重保障[17]。CSRF中间件自动为表单请求添加令牌验证，有效防范跨站请求伪造攻击。用户认证模块集成密码哈希加密功能，采用PBKDF2算法对客户敏感信息进行不可逆加密存储[16]。在订单支付环节，框架的HTTPS支持与安全Cookie配置确保交易数据传输安全。这些安全特性通过简单配置即可启用，避免了从零开始实现安全功能的开发风险。

Django的模块化设计理念与珠宝系统需求高度契合[4]。框架允许将商品推荐、支付接口等功能拆分为独立应用，通过可插拔机制实现功能扩展。例如在开发智能推荐模块时，可创建独立应用处理算法逻辑，通过定义URL路由与主系统无缝集成。内置的Admin后台管理系统自动生成商品管理界面，支持运营人员直观地进行库存调整、订单状态修改等操作。这种"开箱即用"的特性大幅缩短了开发周期，使开发团队能聚焦于珠宝行业特有的业务逻辑实现。

通过合理运用Django框架的ORM对象映射、中间件机制和缓存系统，珠宝购物平台在保证功能完整性的同时，实现了开发效率与运行性能的平衡。框架提供的表单验证、分页器、国际化等工具类，进一步简化了电商系统常见功能的开发流程，为中小型珠宝企业快速构建数字化销售渠道提供了可靠技术基础。

2.4 Python

Python语言作为本系统的开发基础[1]，凭借其简洁高效的特性为珠宝购物平台构建提供了核心支持。这门诞生于1991年的编程语言，以其清晰的语法结构和丰富的功能库，在Web开发领域展现出独特优势，特别适合快速构建电子商务类应用。

在开发效率方面，Python的语法规则接近自然语言，采用缩进代替传统花括号，使代码结构直观易读。例如定义商品类时，仅需通过class关键字声明属性，即可自动生成数据模型。这种特性大幅降低了开发门槛，使开发团队能专注于业务逻辑实现，而非复杂的语法细节[10]。动态类型特性允许变量无需预先声明类型，在商品价格计算、库存更新等场景中，开发者可以直接进行数值运算，提升代码编写效率。

跨平台支持是Python的另一显著优势。系统可在Windows、Linux等不同操作系统上无缝运行，这为开发测试环境的搭建提供了便利。在珠宝购物系统开发过程中，设计师使用MacOS进行界面设计，程序员在Windows平台编写业务逻辑，最后部署至Linux服务器，整个过程无需修改核心代码[8]。这种兼容性确保了开发团队协作的流畅性，也降低了后期维护成本。

丰富的第三方库生态系统极大扩展了Python的功能边界。在系统开发中，Django框架作为核心工具，提供了网站开发的基础架构[7]；Pillow库处理珠宝图片的缩放与格式转换；Celery实现异步任务处理，在订单邮件发送等场景中提升系统响应速度。这些即插即用的功能模块，使开发者不必重复造轮子，能够快速集成支付接口、数据可视化等复杂功能。

在系统扩展性方面，Python支持面向对象编程的特性得到充分应用。通过类继承机制，商品基类可派生出戒指、项链等子类，每个子类继承通用属性（如材质、重量）的同时，还能定义特有属性（如戒指圈号、项链长度）。这种设计模式使系统具备良好的可维护性，当需要新增珠宝品类时，只需扩展新的子类即可，无需修改现有代码结构。

Python与Django框架的深度结合，为系统安全提供了底层保障。语言本身具备严格的数据类型校验机制，在用户注册、支付信息提交等环节，能自动过滤非法字符输入。配合Django的安全中间件，形成双重防护体系，有效预防SQL注入等常见网络攻击，确保珠宝交易数据的安全性。这种技术组合既保持了开发便捷性，又满足了电商系统对安全性的严苛要求。

2.5 MySQL概述

MySQL作为本系统采用的关系型数据库管理系统[2]，为珠宝购物平台的数据存储与处理提供了可靠的技术支持。该系统自1995年发布以来，凭借其开源特性、稳定性能和易用性，成为Web应用开发中最常用的数据库解决方案之一。

在技术特性方面，MySQL采用客户端/服务器架构，支持多用户并发访问，能够有效应对珠宝购物平台的高频数据操作需求。其结构化查询语言（SQL）遵循ANSI标准，开发者可通过直观的语句实现商品信息查询、订单状态更新等操作。例如，通过SELECT语句快速检索特定材质的珠宝商品，使用UPDATE语句实时更新库存数量，这些操作在Django框架中可通过ORM技术转化为更易维护的Python代码。

数据库设计层面，MySQL支持事务处理（ACID特性），确保交易数据的完整性和一致性。在用户支付场景中，系统通过事务机制将订单创建、库存扣减、支付记录写入等操作绑定为原子操作，避免出现部分操作失败导致的数据错乱。同时，数据库的表结构设计充分体现珠宝行业特性，针对商品信息表设置多字段存储宝石克拉数、贵金属纯度等专业参数，通过外键关联实现商品与分类、订单与用户的逻辑关联。

在系统集成方面，MySQL与Django框架的深度兼容性简化了开发流程。Django内置的数据库适配器支持自动生成数据表结构，开发者只需在models.py文件中定义商品、用户等数据模型类，框架即可自动生成对应的MySQL建表语句。这种设计模式既保证了数据模型的规范性，又允许通过原生SQL语句进行复杂查询，为销售数据分析等场景提供灵活支持。

安全机制上，MySQL提供多层级防护措施。通过用户权限管理系统，为后台管理人员、普通客户设置差异化的数据库访问权限。结合Django框架的密码哈希技术，对用户敏感信息进行加密存储，即使数据库遭遇非法访问，也能有效防止数据泄露。此外，数据库的定期备份机制和主从复制功能，为珠宝交易数据提供了双重保障，确保系统在硬件故障时能快速恢复运行。

该数据库系统在性能优化方面表现出色，其索引机制显著提升商品检索效率。针对珠宝平台常见的按价格区间筛选、按品牌分类查询等操作，通过在特定字段建立B+树索引，使海量商品数据的查询响应速度得到有效提升。配合Django的缓存机制，进一步降低数据库访问压力，为高并发场景下的系统稳定性提供保障。

2.6 Vue概述

Vue.js作为本系统采用的前端开发框架，为构建动态用户界面提供了高效解决方案。这个渐进式JavaScript框架以其简洁的语法和灵活的架构[3]，有效提升了珠宝购物平台的前端开发效率与用户体验。

框架的核心优势体现在响应式数据绑定机制。通过MVVM（模型-视图-视图模型）设计模式，实现数据层与展示层的自动同步。例如在商品搜索场景中，用户输入关键词时，Vue自动将输入内容与商品数据库进行匹配，实时更新展示结果，无需手动刷新页面。这种特性不仅优化了交互体验，还减少了传统DOM操作带来的性能损耗。

组件化开发是Vue的另一重要特性。将页面元素封装为可复用的组件，如商品卡片组件包含图片、名称、价格等元素，通过props属性接收不同商品数据即可重复使用。在珠宝商品列表页中，同一组件可快速生成数百个风格统一但内容各异的商品展示区块，既保证界面一致性，又简化了代码维护成本。系统开发过程中，共创建商品展示、筛选侧边栏、购物车浮窗等15个核心组件，形成可配置化的前端模块库。

与Django框架的配合方面，Vue承担视图层渲染职责，通过RESTful API与后端进行数据交互。在购物车功能实现中，Vue组件收集用户选择的商品信息，通过axios库向Django后端发送异步请求，获取实时库存数据并更新界面显示。这种前后端分离架构使界面交互逻辑与业务数据处理解耦，提高了系统的可维护性。开发过程中，利用Webpack打包工具将Vue组件、CSS样式、静态资源整合为优化后的生产环境代码，显著提升页面加载速度。

在具体功能实现中，Vue的指令系统发挥了关键作用。v-for指令实现商品列表的动态渲染，根据后端返回数据自动生成对应数量的DOM元素；v-model指令建立表单元素与数据的双向绑定，在用户注册、地址填写等场景中简化数据收集流程；v-if/v-show指令控制页面元素的动态显示，如在商品详情页根据库存状态展示不同提示信息。通过路由管理器Vue Router，实现页面无刷新跳转，在珠宝商品分类浏览时保持流畅的转场效果。

针对移动端适配需求，Vue配合Flex布局方案，构建响应式界面体系。通过媒体查询检测设备屏幕尺寸，动态调整商品排列方式与导航栏样式。例如在手机端将商品网格布局转为单列展示，隐藏复杂筛选条件，确保不同设备用户都能获得良好的浏览体验。结合Vue的过渡动画系统，为商品图片轮播、购物车侧滑等交互添加平滑动效，提升视觉吸引力。

通过Vuex状态管理库，系统实现了跨组件的数据共享。购物车商品数量、用户登录状态等全局信息集中存储在单一数据源，各组件通过提交mutation进行状态变更。这种集中式管理有效避免了组件间复杂的数据传递，在订单结算流程中，多个步骤组件可安全访问和修改同一份购物车数据，确保业务流程的连贯性。开发实践表明，这种架构设计使前端代码的可维护性得到显著提升，更适应电商系统频繁的功能迭代需求。

3.系统分析

3.1 系统任务的可行性分析

3.1.1 技术可行性

该技术体系采用基于MVC设计模式的Django开源Web框架，其模型-视图-控制器分层架构具有开发效率高、部署便捷、组件可重用性强及维护成本低等优势，结合前端采用Vue框架构建，后者凭借详实的官方文档、活跃的技术社区以及简洁的代码结构，特别适用于复杂前端项目的工程化开发。

3.1.2 操作可行性

本设计在操作可行性层面充分考量多类用户群体的实际需求，通过流程优化简化交互步骤，有效降低系统使用门槛；技术实现上依托Django框架构建B/S架构，支持跨平台浏览器直接访问，既免除客户端软件的安装维护环节，又通过服务端集中化部署显著提升系统的可访问性与用户友好性。

3.2需求分析

3.2.1 功能需求

本系统在分析阶段基于结构化方法，采用用例分析与数据流分析技术，从功能需求、非功能需求及可行性三个维度展开论证，明确多角色协同场景下的技术实现路径。功能设计层面，消费者端聚焦身份认证、智能商品检索、个性化推荐、购物车管理核心模块，商家端则涵盖商品动态维护、促销策略配置、库存预警及销售数据分析功能。通过模块化开发确保功能完整性，经系统化测试验证各模块协同运行的稳定性，最终形成图3.1所示的架构体系，实现业务流程与系统功能的高度一致性。

图3-1 系统整体架构图

3.2.2 功能模块需求

本系统系统权限按管理员，用户身份划分。

（1）管理员：管理员主要功能包括珠宝的信息管理，珠宝的分类管理，整体系统管理，，管理员用例图如图3-2所示。

图3-2管理员用例图

（2）用户主要功能：首页，个人中心，商品咨询管理，我的收藏管理等功能。用户用例图如图3-3所示。

图3-3用户用例图

3.2.3 非功能性需求

本系统在非功能需求设计中重点强化稳定性与安全性保障：服务响应性能需确保关键操作页面加载时长符合行业基准，保障高并发场景下的系统可用性；安全体系构建涵盖前端表单验证与后端权限控制的多维防护机制，有效防御非法输入与越权访问风险；在数据完整性保障上采用事务回滚机制，实现业务操作异常时的数据自动回撤功能，特别是针对订单处理等关键模块的原子性操作保护。

3.3系统性能需求分析

本系统基于前后端分离架构构建，前端运用Vue2框架实现动态交互界面，后端依托Django框架通过RESTful API接口规范完成业务逻辑处理，配合MySQL关系型数据库实现数据持久化存储。该架构设计通过接口解耦与分层开发模式，显著提升开发协同效率及系统可扩展性；同时采用模块化编码规范强化代码可维护性，保障前端组件与后端服务在迭代升级中的独立性与兼容性。

4.系统设计

4.1设计指导思想和原则

本研究基于Django框架构建女装电商平台，系统涵盖用户身份认证、商品展示、智能购物车结算、订单全周期管理及个人中心等核心功能模块。技术实现上依托Django ORM完成MySQL数据库建模，通过DFM（Django Forms & Middleware）机制实现前后端数据交互，采用响应式布局优化多终端适配性。开发过程中充分发挥Django框架的开箱即用特性，结合MVC分层架构完成环境配置与业务逻辑解耦，既保障了商品检索、交易处理等高频操作的高效性，又通过界面交互优化显著提升用户购物体验与平台使用粘性。

4.2 架构概述

该珠宝电商平台采用分层架构设计实现系统解耦与模块化开发，整体划分为前端展示层、数据中转层与后端处理层三大核心组件：前端展示层聚焦用户交互体验，集成商品可视化呈现、智能购物车及订单追踪功能；数据中转层依托RESTful API标准协议构建通信桥梁，实现跨层数据规范化传输与格式转换；后端处理层基于Django框架的ORM机制，高效完成商品全生命周期管理、订单事务处理等核心业务逻辑，通过模型驱动开发模式显著提升数据操作安全性与代码可维护性。三层架构通过接口契约实现松耦合协作，既保障了开发团队的分工协同效率，又为系统功能扩展提供了灵活的演进空间。项目文件目录图如下图4-1所示：

图4-1 项目文件目录图

4.3 系统的功能模块

针对系统用户角色权限与业务逻辑的差异性特征，本研究依据角色特征建立权限边界与功能模块映射关系，构建多维度角色分类体系：基于身份属性划分操作权限层级，根据业务场景定义功能访问范围，通过流程节点规范操作时序逻辑，从而形成分层分域的权限管控模型，确保系统在支持差异化业务需求的同时维持架构的可扩展性与安全隔离性。

4.3.1 管理员管理流程

主要针对管理员管理，通过管理员后台对用户信息的添加，修改，查询，删除或者激活用户，实现对管理员信息的管理，流程如图4-2所示。

图4-2 用户管理流程

4.3.2 用户管理流程

主要针对用户管理，通过管理员后台对用户信息的添加，修改，查询，删除或者激活用户，实现对用户信息的管理，流程如图4-3所示。

图4-3 用户管理流程

4.3.3登录流程

在登录系统时，输入用户的账号和密码登录，如果用户没有用户名密码需要注册，通过注册好用户名密码，流程如图4-4所示。

图4-4 系统登录流程图

4.3.4 用户注册功能

用户通过输入账号密码及其相关信息，即可进行注册，用户注册流程图如下图4-5所示。

图4-5 用户注册流程图

4.3.5 用户支付功能

  用户可以选择商品，在商品处进行下单操作，下单流程具体时序图如图所示：

图4-3-6 用户下单时序图

4.3.6 用户购物车功能

  用户可以选择商品加入购物车，购物车流程具体时序图如图所示：

4-7 用户加入购物车时序图

.4 数据库设计

本文会对基于Django的珠宝商城系统的数据库设计进行详细讲解。

本系统数据库设计作为底层架构的核心要素，采用成熟的关系型范式构建，通过范式化设计与实体关系建模确保数据存储结构的科学性与可维护性。该设计模式充分发挥关系型数据库在事务一致性（ACID特性）、查询效率及数据完整性方面的优势，基于MySQL实现表结构的规范化定义与索引优化策略，既满足高频交易场景下的性能需求，又通过外键约束、触发器等机制保障业务规则在数据库层的可靠执行，为上层应用提供稳定高效的数据服务支撑。数据库表具体如表4-1—表4-8所示

表4-1 公告资讯

表4-2 商品信息评论表

表4-3 用户

表4-4 投诉反馈

表4-5 购物车表

表4-6 珠宝种类表

表4-7 珠宝信息表

5.系统实现

5.1 协同过滤算法

本系统在Django框架构建的珠宝电商平台中，设计基于用户收藏行为的协同过滤推荐机制，通过采集用户历史收藏数据作为隐式反馈，构建用户-商品特征向量空间进行偏好建模，运用余弦相似度算法量化商品特征与用户画像的匹配度，最终生成个性化推荐列表。该算法依托用户主动交互数据（收藏/加购行为）动态更新推荐模型，其技术实现路径如图5-1所示：

图5-1 基于收藏的推荐算法流程图

5.2 用户功能

5.2.1 用户注册功能

  用户首先进行注册功能，可以通过输入账号密码，手机号，用户头像等进行注册，具体如下图5-2所示：

图5-2 用户注册功能

具体代码如5-3所示：

图5-3 用户注册代码

5.2.2 用户登录功能

  当用户注册完成后即可进行登录，在登录时，只需输入账号密码即可进行登录，具体如5-4所示：

图5-4 用户登录界面

5.2.3 个人中心模块

在个人中心页面可以进行用户名、密码、姓名等模块的更新，还可以查看我的收藏模块，地址和订单模块，如图5-5，5-6和5-7所示。

图5-5 个人中心界面图

图5-6 个人中心代码

图5-7 收藏代码

5.2.4 查看商品模块

用户可以在首页面查看珠宝商品，其中包括珠宝名称，珠宝价格等信息。具体如下图所示：

图5-8 查看商品界面

图5-9 查看商品代码图

5.2.5商品详情模块

用户点击商品后，可以查看珠宝的具体信息，可以对珠宝进行收藏，也可以将商品加入购物车，具体如下图所示：

图5-10 查看商品具体信息

图5-11 查看商品具体信息

5.2.6 购物车模块

  用户将商品加入购物车，方便进行购买，具体如下图所示：

图5-12 购物车模块

图5-13 购物车模块

5.2.7 地址模块

  用户可以在个人中心进行地址的修改，具体如下图所示：

6.系统测试

本系统在开发周期中实施全链路测试验证机制，作为质量保障体系的关键环节，重点通过黑盒测试方法验证功能实现与需求规格的一致性。测试策略覆盖功能完备性、运行稳定性、数据可靠性及安全防护性等多维指标：功能验证测试覆盖用户身份认证、商品交易流程、订单状态机切换等核心业务场景；性能压力测试模拟高并发访问验证系统吞吐量；安全渗透测试检测SQL注入、XSS跨站脚本等常见漏洞。黑盒测试通过用户场景模拟与等价类划分设计测试用例，重点关注输入输出映射关系的正确性，采用边界值分析法检验极端操作下的系统鲁棒性，最终形成缺陷跟踪矩阵确保问题闭环管理，为系统上线提供可靠性背书。

6.1 相关模块测试

6.1.1 用户注册模块测试

通过黑盒测试对用户注册模块进行了测试，如表6-1所示。

表6-1模块测试用例

6.1.2 用户登录模块测试

通过黑盒测试对用户登录模块进行了测试，如表6-2所示。

表6-2模块测试用例

6.1.3 订单模块测试

 通过黑盒测试对订单模块进行了测试，如表6-3所示。

表6-3模块测试用例

6.1.4 用户收藏模块测试

 通过黑盒测试对用户收藏模块进行了测试，如表6-4所示。

表6-4模块测试用例

6.1.5 支付模块测试

通过黑盒测试对支付模块进行了测试，如表6-5所示。

表6-5模块测试用例

6.2 测试结果

通过黑盒安全测试，对整个管理系统模块中系统登录，注册，订单，收藏等模块、进行了黑盒安全测试，如表6-6所示。

表6-6 黑盒测试结果