隨著電子商務的蓬勃發展，商品數量呈爆炸式增長，用戶在海量商品中快速、準確地找到自己感興趣的商品變得日益困難。個性化推薦系統應運而生，成為連接用戶與商品、提升用戶體驗和平臺收益的關鍵技術。本畢業設計旨在設計并實現一個基于Django框架、采用協同過濾算法的商品推薦系統，通過高效的數據處理服務，為用戶提供精準的個性化商品推薦。
一、 系統總體架構與核心技術
本系統采用經典的B/S架構，后端使用Python的Django框架進行開發。Django以其強大的功能、清晰的MVC（MTV）模式、完善的安全機制和豐富的第三方庫支持，成為快速構建穩健Web應用的理想選擇。系統的核心推薦引擎基于協同過濾算法。協同過濾主要分為兩類：基于用戶的協同過濾（User-Based CF）和基于物品的協同過濾（Item-Based CF）。本系統計劃實現Item-Based CF，其基本思想是：計算商品之間的相似度，然后根據用戶歷史行為（如評分、購買、瀏覽），推薦與其喜好商品相似的其他商品。這種方法在用戶-商品矩陣稀疏時通常有更好的表現。
二、 數據處理服務：系統的基石（對應源碼07266）
數據處理服務是本推薦系統的核心支撐模塊，其質量直接決定了推薦效果的優劣。該服務主要涵蓋以下關鍵環節：
- 數據采集與存儲：系統需要收集用戶行為數據（用戶ID、商品ID、行為類型如點擊、購買、評分、評分值、時間戳）和商品元數據（商品ID、名稱、類別、價格等）。這些數據通常存儲在關系型數據庫（如MySQL/PostgreSQL）中，Django的ORM（對象關系映射）層能極大簡化數據操作。
- 數據清洗與預處理：原始數據往往存在噪聲、缺失值和異常值。數據處理服務需執行去重、處理缺失評分（如使用均值填充或忽略）、過濾異常行為（如短時間內大量點擊）等操作，以確保數據質量。
- 用戶-商品矩陣構建：這是協同過濾算法的關鍵輸入。服務將清洗后的用戶行為數據，轉化為一個矩陣 \( R{m×n} \)，其中 \( m \) 是用戶數，\( n \) 是商品數，矩陣元素 \( R{ij} \) 表示用戶 \( i \) 對商品 \( j \) 的評分（或隱式反饋的量化值，如瀏覽時長轉評分）。對于隱式反饋，需要進行適當的數值化處理。
- 相似度計算：在Item-Based CF中，核心是計算商品兩兩之間的相似度。常用的相似度度量方法包括：
- 余弦相似度：忽略評分的絕對值，關注評分向量方向上的差異。
- 皮爾遜相關系數：考慮用戶評分習慣的差異，通過減去平均分來修正。
* 調整余弦相似度：在余弦相似度的基礎上，減去對應用戶的平均評分，效果通常更好。
數據處理服務需要高效地計算并存儲商品相似度矩陣，這是一個計算密集型任務，可能需要對大數據集進行分塊計算或使用近似算法以提升性能。
- 推薦生成與實時更新：根據用戶的歷史行為向量和商品相似度矩陣，計算用戶對未評分商品的預測評分（如加權平均），并排序生成Top-N推薦列表。數據處理服務需要設計合理的調度策略，定期離線更新相似度矩陣以捕獲最新的用戶興趣變化，同時支持一定程度的實時推薦（如基于最近會話的快速重排）。
- 性能優化與緩存：為了提高響應速度，計算出的熱門商品列表、用戶個性化推薦結果、商品相似度字典等可以緩存在Redis等內存數據庫中。Django可以方便地集成緩存框架。
三、 系統功能模塊設計
- 用戶管理模塊：用戶注冊、登錄、個人信息管理。
- 商品展示模塊：商品分類瀏覽、搜索、詳情查看。
- 行為收集模塊：無痕記錄用戶的瀏覽、點擊、購買、評分行為，為推薦算法提供數據源。
- 核心推薦模塊：
- 首頁個性化推薦：用戶登錄后，首頁展示為其量身定制的推薦商品流。
- “猜你喜歡”：在商品詳情頁等位置，展示與該商品相似的其他商品。
- 推薦理由展示：增強可信度，例如“因為您購買了/瀏覽了X，所以向您推薦Y”。
- 后臺管理模塊：基于Django Admin進行擴展，方便管理員管理用戶、商品、查看系統數據報表、監控推薦效果。
四、 實現與評估
在實現上，將嚴格遵循軟件工程流程。前端可采用HTML/CSS/JavaScript及Bootstrap框架構建響應式界面，通過Ajax與Django后端API交互。后端Django應用負責業務邏輯、數據存取和算法調用。數據處理服務可以設計為獨立的Django管理命令（manage.py命令）或Celery異步任務，以便定期離線運行。
系統評估是畢業設計的重要環節。可以采用離線評估與在線評估相結合的方式。離線評估使用歷史數據劃分訓練集和測試集，采用準確率、召回率、F1值、覆蓋率等指標衡量推薦精度和多樣性。在線評估可通過A/B測試，對比推薦系統上線前后關鍵指標（如點擊率、轉化率、平均訂單金額）的變化。
五、 與展望
本文所設計的基于Django的協同過濾商品推薦系統，整合了Web開發與數據挖掘技術，重點闡述了作為系統基石的數據處理服務的關鍵技術與流程。該系統能夠有效緩解信息過載問題，提升用戶體驗。可以考慮以下方向進行優化：引入混合推薦機制（結合內容過濾）、利用深度學習模型挖掘更深層的特征、加強冷啟動問題（新用戶、新商品）的解決方案，以及使系統更加云原生和微服務化以應對大規模數據場景。
（注：畢業設計源碼07266應包含完整的Django項目文件、數據庫設計腳本、數據處理算法實現、前端模板及部署說明，確保系統可運行、可測試。）
