基于Django与机器学习的商品推荐系统：融合协同过滤与深度学习的电商解决方案

内容概要：本文详细介绍了如何利用Django框架搭建一个高效的商品推荐系统，涵盖从前端交互到后端算法实现的全过程。首先，在用户认证方面采用Django内置认证模块并进行个性化扩展，如增加用户偏好标签和行为记录功能。接着，重点讲解了两种主要的推荐算法：一是基于Surprise库的传统协同过滤算法，适用于冷启动场景；二是基于TensorFlow的双塔结构深度学习模型，用于精准匹配用户和商品特征。此外，还探讨了前端优化技巧，如使用localStorage暂存用户行为并通过AJAX异步提交，以及购物车设计中的并发控制策略。为了提高系统的响应速度，文中提到使用Django缓存机制对推荐结果进行混合查询。同时强调了数据预处理的重要性，避免因特征工程不足而导致推荐偏差。最后，针对实际部署过程中可能遇到的问题给出了具体建议，例如防止特征漂移、实施A/B测试等。 适合人群：具有一定编程经验的技术开发者，尤其是对电子商务平台建设和推荐系统感兴趣的从业者。 使用场景及目标：本指南旨在帮助开发者掌握如何将机器学习和深度学习技术应用于电商网站，构建智能化的商品推荐系统，从而提升用户体验和销售转化率。 其他说明：文中提供了大量实用代码片段，便于读者理解和实践。同时也分享了一些实战经验和常见错误规避方法，有助于减少开发过程中的弯路。