基于Python和Django的协同过滤商品推荐系统的毕业设计与实现

简介：
本简介阐述了一个以Python和Django框架为基础开发的协同过滤算法应用于电商网站的商品推荐系统的设计与实现过程。通过分析用户行为数据，该系统能够有效提升用户体验并增加销售额。 随着移动互联网的普及，电子商务迎来了一轮新的发展高潮，并逐渐获得消费者的青睐。网络经济的发展对国家经济增长产生了积极影响，推动了大量实体企业向线上转型。消费者可以通过网络轻松购买到心仪的商品，整个购物流程非常便捷且可以进行多家比较；支付方式也已十分成熟和完善，在配送环节上更是取得了显著的进步，许多地区已经实现了次日达和当日达等高效服务，极大地提升了用户体验。 电子商务已经成为当今重要的购物模式，并深深融入了人们的日常生活。在此背景下开发的本系统旨在通过互联网销售平台将线下实体店铺转变为线上商店，从而扩大用户群体覆盖面。该系统的功能设计包括管理员权限与普通用户权限两部分：作为用户的消费者可以在网站上浏览推荐商品、添加至购物车并完成购买；在交易完成后还可以对产品进行评价反馈给商家。而拥有管理权限的店家则能够通过平台上传自己的商品信息，并且能够在收到顾客订单后迅速安排发货，从而有效节省人力成本和提高工作效率，同时还能带来显著的收入增长。