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
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已成为现代商业活动的重要组成部分。在线购物商城作为电子商务的核心平台，不仅为消费者提供了便捷、高效的购物体验，也为商家提供了广阔的市场和无限的商机。然而，面对海量商品信息和用户需求的多样化，如何精准推荐用户感兴趣的商品，提高购物体验和转化率，成为当前在线购物商城亟待解决的问题。基于Django和Vue的智能点击推荐系统，旨在通过大数据分析和机器学习算法，实现个性化商品推荐，从而优化用户购物体验，提升商城竞争力。
研究意义
本研究旨在通过构建基于Django和Vue的在线购物商城系统，并融入智能点击推荐功能，提升商城的智能化水平。该系统不仅能够为用户提供更加个性化的购物体验，还能帮助商家精准定位目标客户群体，提高商品曝光率和销售量。此外，智能推荐系统的应用还能有效缓解用户面对海量商品时的选择困难，提升用户满意度和忠诚度。因此，本研究对于推动电子商务行业的智能化发展具有重要意义。
研究目的
本研究的主要目的是开发一个集用户管理、商品分类、购物商城、商家管理、活动促销、广告投放等功能于一体的在线购物商城系统，并重点实现智能点击推荐功能。通过该系统，用户能够享受到更加便捷、个性化的购物体验；商家则能够更有效地推广商品，提高销售业绩。同时，本研究还希望通过实践探索智能推荐算法在电子商务领域的应用效果，为电子商务行业的智能化发展提供有益参考。
研究内容
本研究将围绕在线购物商城系统的核心功能展开，具体包括用户管理模块、商品分类模块、购物商城模块、商家管理模块、活动促销模块和广告投放模块等。用户管理模块负责用户信息的注册、登录、个人信息维护等功能；商品分类模块实现商品的分类展示和搜索功能；购物商城模块提供商品浏览、选购、支付等购物流程；商家管理模块允许商家发布商品、管理订单和库存；活动促销模块用于发布各类促销活动，吸引用户购买；广告投放模块则负责广告的展示和管理。在此基础上，本研究将重点实现智能点击推荐功能，通过收集用户点击行为数据，运用机器学习算法进行商品推荐，为用户提供个性化的购物体验。
进度安排：
2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；
2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；
2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；
2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；
2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；
2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。
参考文献：
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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：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈
后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7
开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本
系统开发流程：
• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。
• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。
• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。
• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。
毕设使用者指南
系统概览
本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。
前端使用指南
1.界面导航
- 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
- 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。
2. 交互操作
- 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
- 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。
后端服务指南
1. API使用
- 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
- 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。
2. 数据管理
- 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
- 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。
程序界面：
