随着电子商务的蓬勃发展，商品数量呈爆炸式增长，用户在海量商品中快速、准确地找到自己感兴趣的商品变得日益困难。个性化推荐系统应运而生，成为连接用户与商品、提升用户体验和平台收益的关键技术。本毕业设计旨在设计并实现一个基于Django框架、采用协同过滤算法的商品推荐系统，通过高效的数据处理服务，为用户提供精准的个性化商品推荐。
一、 系统总体架构与核心技术
本系统采用经典的B/S架构，后端使用Python的Django框架进行开发。Django以其强大的功能、清晰的MVC（MTV）模式、完善的安全机制和丰富的第三方库支持，成为快速构建稳健Web应用的理想选择。系统的核心推荐引擎基于协同过滤算法。协同过滤主要分为两类：基于用户的协同过滤（User-Based CF）和基于物品的协同过滤（Item-Based CF）。本系统计划实现Item-Based CF，其基本思想是：计算商品之间的相似度，然后根据用户历史行为（如评分、购买、浏览），推荐与其喜好商品相似的其他商品。这种方法在用户-商品矩阵稀疏时通常有更好的表现。
二、 数据处理服务：系统的基石（对应源码07266）
数据处理服务是本推荐系统的核心支撑模块，其质量直接决定了推荐效果的优劣。该服务主要涵盖以下关键环节：
- 数据采集与存储：系统需要收集用户行为数据（用户ID、商品ID、行为类型如点击、购买、评分、评分值、时间戳）和商品元数据（商品ID、名称、类别、价格等）。这些数据通常存储在关系型数据库（如MySQL/PostgreSQL）中，Django的ORM（对象关系映射）层能极大简化数据操作。
- 数据清洗与预处理：原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值。数据处理服务需执行去重、处理缺失评分（如使用均值填充或忽略）、过滤异常行为（如短时间内大量点击）等操作，以确保数据质量。
- 用户-商品矩阵构建：这是协同过滤算法的关键输入。服务将清洗后的用户行为数据，转化为一个矩阵 \( R{m×n} \)，其中 \( m \) 是用户数，\( n \) 是商品数，矩阵元素 \( R{ij} \) 表示用户 \( i \) 对商品 \( j \) 的评分（或隐式反馈的量化值，如浏览时长转评分）。对于隐式反馈，需要进行适当的数值化处理。
- 相似度计算：在Item-Based CF中，核心是计算商品两两之间的相似度。常用的相似度度量方法包括：
- 余弦相似度：忽略评分的绝对值，关注评分向量方向上的差异。
- 皮尔逊相关系数：考虑用户评分习惯的差异，通过减去平均分来修正。
* 调整余弦相似度：在余弦相似度的基础上，减去对应用户的平均评分，效果通常更好。
数据处理服务需要高效地计算并存储商品相似度矩阵，这是一个计算密集型任务，可能需要对大数据集进行分块计算或使用近似算法以提升性能。
- 推荐生成与实时更新：根据用户的历史行为向量和商品相似度矩阵，计算用户对未评分商品的预测评分（如加权平均），并排序生成Top-N推荐列表。数据处理服务需要设计合理的调度策略，定期离线更新相似度矩阵以捕获最新的用户兴趣变化，同时支持一定程度的实时推荐（如基于最近会话的快速重排）。
- 性能优化与缓存：为了提高响应速度，计算出的热门商品列表、用户个性化推荐结果、商品相似度字典等可以缓存在Redis等内存数据库中。Django可以方便地集成缓存框架。
三、 系统功能模块设计
- 用户管理模块：用户注册、登录、个人信息管理。
- 商品展示模块：商品分类浏览、搜索、详情查看。
- 行为收集模块：无痕记录用户的浏览、点击、购买、评分行为，为推荐算法提供数据源。
- 核心推荐模块：
- 首页个性化推荐：用户登录后，首页展示为其量身定制的推荐商品流。
- “猜你喜欢”：在商品详情页等位置，展示与该商品相似的其他商品。
- 推荐理由展示：增强可信度，例如“因为您购买了/浏览了X，所以向您推荐Y”。
- 后台管理模块：基于Django Admin进行扩展，方便管理员管理用户、商品、查看系统数据报表、监控推荐效果。
四、 实现与评估
在实现上，将严格遵循软件工程流程。前端可采用HTML/CSS/JavaScript及Bootstrap框架构建响应式界面，通过Ajax与Django后端API交互。后端Django应用负责业务逻辑、数据存取和算法调用。数据处理服务可以设计为独立的Django管理命令（manage.py命令）或Celery异步任务，以便定期离线运行。
系统评估是毕业设计的重要环节。可以采用离线评估与在线评估相结合的方式。离线评估使用历史数据划分训练集和测试集，采用准确率、召回率、F1值、覆盖率等指标衡量推荐精度和多样性。在线评估可通过A/B测试，对比推荐系统上线前后关键指标（如点击率、转化率、平均订单金额）的变化。
五、 与展望
本文所设计的基于Django的协同过滤商品推荐系统，整合了Web开发与数据挖掘技术，重点阐述了作为系统基石的数据处理服务的关键技术与流程。该系统能够有效缓解信息过载问题，提升用户体验。可以考虑以下方向进行优化：引入混合推荐机制（结合内容过滤）、利用深度学习模型挖掘更深层的特征、加强冷启动问题（新用户、新商品）的解决方案，以及使系统更加云原生和微服务化以应对大规模数据场景。
（注：毕业设计源码07266应包含完整的Django项目文件、数据库设计脚本、数据处理算法实现、前端模板及部署说明，确保系统可运行、可测试。）
