摘 要
本文针对大学生出入校园时穿搭风格多样、个性化需求高且难以获取有效穿搭建议的现象，提出了一种基于人工智能的大学生出入校园穿搭推荐系统。该系统利用深度学习技术，结合时尚潮流趋势和大学生群体特征，构建了一个智能化的穿搭推荐。通过采集和分析大量时尚穿搭数据，系统能够准确理解用户的个人喜好和风格偏好，进而为其推荐符合校园文化和个人特色的穿搭方案。该系统有效解决了大学生在出入校园时穿搭选择的难题，提高了穿搭的满意度和个性化程度，为大学生提供了更加便捷、高效的穿搭指导服务。
该系统采用Django作为后端框架，充分利用其强大的功能和灵活性，快速构建稳定、安全的应用程序。前端则采用Vue框架，通过其组件化特性和丰富的生态圈，为开发者提供了一套完整的前端解决方案。其次，本文详细探讨了大学生出入校园穿搭推荐系统的构建与设计。平台的功能应包括用户注册、校园穿搭发布、校园穿搭推荐、交易评价等模块，以确保交易的全过程安全、透明。最后，本文通过Python技术、Django框架，和MySQL数据库进行了实现，验证了大学生出入校园穿搭推荐系统的有效性。通过实际应用表明，该系统有效地促进了校园穿搭的销售，优化了市场运营效率，并为消费者提供了优质的服务。
关键词：校园穿搭，电子商务，人工智能，Django，Python
Abstract
This article proposes an artificial intelligence based college student campus dressing recommendation system to address the phenomenon of diverse dressing styles, high personalized needs, and difficulty in obtaining effective dressing suggestions when college students enter and exit the campus. This system utilizes deep learning technology, combined with fashion trends and the characteristics of college students, to construct an intelligent fashion recommendation. By collecting and analyzing a large amount of fashion dressing data, the system can accurately understand the personal preferences and style preferences of users, and then recommend dressing plans that are in line with campus culture and personal characteristics. This system effectively solves the problem of dressing choices for college students when entering and leaving campus, improves their satisfaction and personalization in dressing, and provides more convenient and efficient dressing guidance services for college students.
The system adopts Django as the backend framework, fully utilizing its powerful functions and flexibility to quickly build stable and secure applications. The front-end adopts the Vue framework, which provides developers with a complete front-end solution through its componentization features and rich ecosystem. Secondly, this article explores in detail the construction and design of a campus dressing recommendation system for college students. The functions of the platform should include modules such as user registration, campus fashion publishing, campus fashion recommendations, and transaction evaluations to ensure the safety and transparency of the entire transaction process. Finally, this article validated the effectiveness of the college student campus dressing recommendation system through Python technology, Django framework, and MySQL database implementation. Through practical application, it has been shown that the system effectively promotes the sales of campus fashion, optimizes market operation efficiency, and provides consumers with high-quality services.
Keywords: campus fashion, e-commerce, artificial intelligence, Django, Python
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 课题背景意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究内容 3
2 相关技术 4
2.1 Vue技术 4
2.2 Django技术 5
2.3 数据库技术 6
2.4 推荐算法 7
3 系统分析 8
3.1可行性分析 8
3.1.1 经济可行性 8
3.1.2 技术可行性 8
3.1.3 法律可行性 8
3.1.4 社会可行性 8
3.2需求分析 9
3.2.1 系统功能需求分析 9
3.2.2 系统非功能需求分析 12
4 系统设计 14
4.1功能设计 14
4.2智能推荐设计 15
4.3 数据库设计 17
4.3.1 数据库ER图设计 17
4.3.2 数据库概念结构设计 20
5 系统实现 29
5.1 前台系统的实现 29
5.1.1 首页实现 29
5.1.2 用户注册登录页面 30
5.1.3 穿搭推荐界面 31
5.1.4 校园穿搭展示界面 32
5.1.5 校园穿搭购买界面 33
5.2 系统后台 34
5.2.1 后台首页 34
5.2.2 注册用户管理界面 35
5.2.3 校园穿搭类别管理界面 36
5.2.4 校园穿搭管理界面 37
5.2.5 订单管理界面 37
6 系统测试 39
6.1 测试说明 39
6.2 功能测试 40
6.3 测试小结 41
总结与展望 43
参考文献 44
致谢 46
随着社会生活的多样性和校园穿搭爱好者对资源共享的需求增加，大学生出入校园穿搭推荐系统成为了满足这一需求的重要工具。为了确保平台的设计和开发符合用户期望并能够顺利运行，进行系统需求分析是至关重要的一步。
大学生出入校园穿搭推荐系统功能性需求包括用户注册登录、校园穿搭发布与搜索、交易管理、个人信息管理。
用户注册与登录： 提供校园穿搭爱好者用户注册账户的功能，确保用户信息的准确性。登录功能应安全可靠，采用加密技术保护用户隐私。
校园穿搭发布与搜索： 用户能够发布自己的校园穿搭，包括详细描述、照片和价格等信息。搜索功能应支持关键字、类别和名称等多维度的查询。
提供用户之间的消息交流功能，确保双方能够方便沟通。支持交易的发起、接受和拒绝，同时提供评价管理。
个人信息管理： 用户可以编辑和管理个人信息，包括头像、联系方式等。提供修改密码和找回密码的功能，确保账户安全。
用户注册和登录应采用安全的身份认证机制，防止非法访问。对用户的个人信息和交易数据进行加密存储，确保数据传输过程中的安全性。设计防范机制，防止虚假信息、恶意评价等行为的发生。编写清晰、规范的代码，确保团队成员能够轻松理解和维护。设计易于部署和更新的系统架构，确保新功能能够及时上线。提供直观、易用的用户界面，确保用户能够轻松上手操作。页面加载速度应当尽可能快，提升用户的浏览和交易体验。选择可扩展的系统架构，确保平台能够方便地进行水平和垂直扩展。
通过对这些系统需求的详细分析，可以为大学生出入校园穿搭推荐系统的设计、开发和测试提供清晰的指导方向。这样的系统需求分析有助于确保平台在满足用户期望的同时，具备稳定、高效和安全的运行环境。
