[附开题]flask框架的基于用户行为分析的商品推荐系统APP1qut6APP（python+源码）

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

在移动互联网时代，电子商务平台的竞争日益激烈，如何精准地推荐商品给用户，提升用户体验与购买转化率，成为电商企业关注的焦点。传统的推荐算法往往基于商品的相似性或用户的基本属性进行推荐，但忽略了用户行为数据的深度挖掘与分析。随着大数据技术的飞速发展，基于用户行为分析的商品推荐系统应运而生，它通过收集并分析用户在APP内的浏览、点击、购买等行为数据，能够更准确地理解用户需求与偏好，从而提供更加个性化的商品推荐服务。

研究意义

本研究的意义在于，通过构建基于用户行为分析的商品推荐系统APP，能够显著提升电商平台的商品推荐精准度与用户满意度。一方面，该系统能够实时捕捉用户行为变化，动态调整推荐策略，确保推荐的商品与用户当前需求高度匹配；另一方面，通过深度挖掘用户行为数据，可以发现潜在的消费趋势与用户需求，为电商平台的商品采购、营销策略等提供数据支持。此外，该系统还有助于提升用户粘性与活跃度，增强电商平台的竞争力与盈利能力。

研究目的

本研究旨在设计并实现一款功能完善、性能优良的基于用户行为分析的商品推荐系统APP。该系统将围绕居民用户这一核心群体，通过集成数据采集、行为分析、推荐算法等模块，实现用户行为的精准捕捉与深度分析。同时，系统还将结合商品信息库与用户画像库，为用户提供个性化的商品推荐服务。通过本研究的实施，旨在提升电商平台的商品推荐效果与用户购物体验，为电商行业的创新发展提供有力支持。

研究内容

本研究内容将围绕基于用户行为分析的商品推荐系统APP的功能设计与实现展开。具体而言，包括以下几个方面：

数据采集与预处理：设计并实现数据采集模块，实时捕捉用户在APP内的浏览、点击、购买等行为数据，并进行数据清洗、去重、格式化等预处理工作，确保数据质量。
用户行为分析：利用数据挖掘与机器学习技术，对用户行为数据进行深度分析，提取用户兴趣偏好、消费习惯等特征，构建用户画像。
推荐算法研究：结合用户画像与商品信息库，研究并实现多种推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等），优化推荐策略，提升推荐精准度。
系统设计与开发：根据需求分析结果设计系统的总体架构、功能模块与界面交互，采用前后端分离的开发模式进行系统开发。
测试与优化：进行多轮次的功能测试与性能优化，确保系统的稳定运行与高效性能。同时，收集用户反馈进行迭代优化，不断提升用户体验。

进度安排：

2023.12.6-2023.12.30查询相关资料，做好开题报告，提交指导老师审核。

2024.1.1－2024.1.30做好系统需求分析，确定系统总体设计方案。

2024.2.1-2024.2.28进行系统的设计。

2024.3.1-2024.3.30进行系统的编码实现。

2024.4.1-2024.4.30系统测试、总结、撰写毕业设计说明书，并提交初稿。

2024.5.1-2024.5.20毕业设计说明书进行修改，提交定稿，提请答辩。

参考文献：

[1] 王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

[2] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[3] 张敏. "C语言与Python的数据存储研究"[J]. 山西电子技术, 2023, (02): 83-85.

[4] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.

[5] Arun C. S. Kumar and S. Panda. "A Survey: How Python Pitches in IT-World." International Conference Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (2019). 248-251.

[6] 王泽儒, 冯军军. "信息安全工具库的设计与实现"[J]. 电脑与电信, 2023, (03): 69-72.

[7] 曹雪朋. "基于Django的数据分析系统设计与实现"[J]. 信息与电脑(理论版), 2023, 35 (15): 141-143.

[8] 张珩. "Python的计算机软件应用技术探讨"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(32): 96-97+102.

[9] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[10] 孙自立. "Python语言视域下网络爬虫系统开发研究"[J]. 软件, 2022, 43(03): 109-111.

[11] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[12] 王雄伟, 侯海珍. "大数据专业Python程序设计课程建设探究"[J]. 知识窗(教师版), 2023, (10): 117-119.

[13] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端技术栈

Vue.js：是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用（SPA）。

HTML (HyperText Markup Language)：用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容，如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets)：用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript：一种轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果，如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合，可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7：高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask：是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL（结构化查询语言），用于执行数据库操作，如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm：是由JetBrains开发的一个集成开发环境（IDE），专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的，适合个人开发者和学习者使用。

开发流程：

• 首先，使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面，实现用户交互和动态内容展示。接着，在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API，处理前端请求并提供业务逻辑。同时，利用MySQL数据库进行数据存储和查询，确保数据的持久化和一致性。开发过程中，通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理，确保开发效率和代码质量。最后，通过持续集成和测试，确保应用的稳定性和可靠性，完成开发后进行部署，使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构，以便于维护和扩展。