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。

项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*，包含完整源码+工程文件+说明（若有）等。【若无VIP，此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】：有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为您提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【适合场景】：相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答

本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 Java配置环境链接：https://pan.baidu.com/s/1Dzpiqb46mrukQzXOEj3otw 后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入） 管理员账号：abo 管理员密码：abo 如果您要学会调试运行，一定要去看运行教学 springboot程序运行教学地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1qVMYZiJKYsw5DLuA30YDnQ 如果您想对系统多一些了解，一定要去看系统讲解 springboot系统逻辑讲解地址： 链接：ht

开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统可以为客户提供更快捷、更准确的服务，提高了客户满意度和忠诚度，增强企业的竞争力。

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基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip已获导师指导并通过的高分项目 安装教程 创建数据库并导入sql脚本 运行com.cy.store.StoreApplication 主程序 打开浏览器 localhost:8081 访问 大数据运行: 解压 hadoop推荐算法 zip 搭建Hadoop然后运行，数据已经分析导入mysql，不再赘述 软件架构 大数据架构: 基于物品的协同过滤算法主要有两步： 1、计算物品之间的相似度：可依据物品共现次数、余弦夹角、欧氏距离这三种方法计算得到物品之间的相似度。 2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表 最终推荐的是什么物品，是由推荐度决定的。 核心：找出所有两两同时被购买商品出现的次数， 现在其中有用户购买了其中一个商品，推荐该商品组合另外一件商品 后端架构: springboot + mybatis 框架 前端架构： HTML Ajax 基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库

本项目的数据集给出了15万左右的用户以及12万左右的商品, 以及对应的经过脱敏处理的用户特征和经过预处理的商品特征，旨在为用户推荐50个其可能购买的商品。

基于深度学习的商品推荐系统，高性能，可承受高并发，可跨平台。 技术栈 项目用到的技术如下： 语言：Python3 Java Web端：Layui,Flask,Nginx,Gevent，Flask_Cache 模型训练： PaddleRec , PaddlePaddle 深度学习模型:DSSM, DeepFM 向量召回：milvus 数据存储： Redis 模型推理： PaddleServing 模块通信：gRPC,protobuf 快速开始 项目部署依赖 Python3、PaddlePaddle2.2.2、PaddleServing、milvus1.0、redis、nginx、Gevent

商品推荐系统 推荐算法应用实践 个性化的双11-天猫个性化推荐技术的应用 共29页.pptx