python_django_跨境电商产品推荐与展示系统

作品简介

项目简介

（购买后如果不会部署，可收费部署。联系方式放在购买后的文字描述中。）

本项目是一个基于Django框架开发的跨境电商产品推荐与展示系统，集成了智能推荐算法、数据可视化分析、用户评论互动等功能。系统通过协同过滤算法为用户提供个性化商品推荐，并提供了美观的现代化界面和完整的后台管理功能。

主要功能

🛍️ 商品展示与管理

  • 商品浏览：支持分页展示商品信息，包含商品图片、价格、店铺信息等
  • 分类标签：商品按标签分类，支持多标签关联
  • 搜索功能：实现商品名称模糊搜索
  • 商品详情：详细的商品信息页面，包含评分、评论等


🎯 智能推荐系统

  • 基于用户的协同过滤：分析用户行为，推荐相似用户喜欢的商品
  • 基于物品的协同过滤：根据商品标签相似度推荐同类商品
  • 用户偏好学习：记录用户评分和收藏行为，优化推荐效果
  • 缓存优化：使用Django缓存框架提升推荐性能


📊 数据分析与可视化

  • 数据看板：实时展示系统核心指标
  • 商品分析：商品分类分布、价格区间分析
  • 店铺分析：店铺类型分布、商品数量排行
  • 词云图：基于商品名称生成词云可视化
  • ECharts图表：丰富的图表展示，包括柱状图、饼图、折线图等


👥 用户交互功能

  • 用户注册/登录：完整的用户认证系统
  • 商品评分：用户可对商品进行1-5星评分
  • 评论系统：支持评论发布、点赞、删除等操作
  • 收藏功能：用户可收藏喜欢的商品
  • 个人中心：查看个人评分、评论、收藏记录


🔧 后台管理

  • Django Admin：集成SimpleUI美化的管理后台
  • 数据管理：商品、用户、标签、评论等数据的CRUD操作
  • 权限控制：管理员权限分级管理


技术栈

后端技术

  • 框架：Django 2.2.10
  • 数据库：SQLite（开发环境）
  • ORM：Django ORM
  • 缓存：Django Cache Framework
  • API：Django REST Framework


前端技术

  • 模板引擎：Django Templates
  • 样式框架：Bootstrap + 自定义CSS
  • JavaScript库：jQuery + ECharts
  • 图标字体：Font Awesome
  • 响应式设计：支持移动端适配


数据分析

  • 可视化：ECharts + PyECharts
  • 数据处理：Pandas
  • 中文分词：jieba
  • 词云生成：PyECharts WordCloud


推荐算法

  • 协同过滤：基于用户和物品的协同过滤
  • 相似度计算：皮尔逊相关系数
  • 数据挖掘：用户行为分析和偏好挖掘


项目结构

DjangoCart/
├── code/                          # 项目源代码
│   ├── manage.py                  # Django管理脚本
│   ├── db.sqlite3                # SQLite数据库
│   ├── productrecomend/           # 项目配置
│   │   ├── settings.py           # 项目设置
│   │   ├── urls.py               # 路由配置
│   │   └── wsgi.py               # WSGI配置
│   ├── product/                   # 核心应用
│   │   ├── models.py             # 数据模型
│   │   ├── views.py              # 视图函数
│   │   ├── admin.py              # 后台管理
│   │   ├── forms.py              # 表单定义
│   │   └── word_cloud.py         # 词云生成
│   ├── product_it/                # 推荐算法模块
│   │   ├── recommend_movies.py   # 推荐算法实现
│   │   └── cache_keys.py         # 缓存键定义
│   ├── templates/                 # HTML模板
│   │   ├── base.html             # 基础模板
│   │   ├── dashboard.html        # 数据看板
│   │   ├── product.html          # 商品详情
│   │   └── ...                   # 其他页面模板
│   ├── static/                    # 静态资源
│   │   ├── css/                  # 样式文件
│   │   ├── js/                   # JavaScript文件
│   │   └── images/               # 图片资源
│   ├── media/                     # 媒体文件
│   └── csv_data/                  # 数据文件


数据模型

核心模型

  • User：用户信息（用户名、密码、邮箱等）
  • Product：商品信息（名称、价格、店铺、图片等）
  • Tags：标签分类
  • Rate：用户评分记录
  • Comment：用户评论
  • UserTagPrefer：用户标签偏好


关系设计

  • 用户-商品：多对多（收藏关系）
  • 用户-评分：一对多
  • 用户-评论：一对多
  • 商品-标签：多对多
  • 评论-点赞：多对多


推荐算法详解

基于用户的协同过滤（UserCF）

  1. 相似度计算：使用皮尔逊相关系数计算用户间相似度
  2. 邻居发现：找到与目标用户最相似的K个用户
  3. 评分预测：基于相似用户的评分预测目标用户对商品的偏好
  4. 推荐生成：推荐评分最高的N个商品


基于物品的协同过滤（ItemCF）

  1. 标签相似度：基于商品标签计算物品间相似度
  2. 同类推荐：推荐与当前浏览商品标签相似的商品
  3. 热度权重：结合商品收藏数和评分数进行加权排序


冷启动处理

  • 新用户：基于热门商品推荐
  • 标签偏好：利用用户标签偏好进行推荐
  • 随机推荐：无历史数据时的随机推荐











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