基于django的在线购物商城推荐系统 python个性化购物商城推荐系统的设计与开发 爬虫 排行榜 可视化数据 基于流行度的热点推荐 平均加权混合推荐 协同过滤推荐 大数据 机器学习 深度学习OnlineShopRecommendPy
一、项目简介
1、开发工具和使用技术
Pycharm、Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，echarts可视化图表组件，kindeditor富文本框组件等。
2、实现功能
前台首页地址：http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址：http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin
用户功能：登录、注册、忘记密码、修改信息、修改密码、商品搜索、商品榜单、商品分类、个性化推荐、热门推荐、购物车、商品购买、商品收藏、商品评分、商品点赞、商品评论、退出登录等；
管理员功能：登录、数据分析、修改信息、修改密码、商品类型管理、商品管理、订单管理、用户管理、收藏商品管理、评分商品管理、点赞商品管理、评论商品管理、管理员管理、退出登录等。
个性化推荐：
用户没有登录，采用热门推荐，推荐评分高的商品和购买量多的商品；
用户已经登录，采用基于用户的协同过滤推荐算法（评分数据）和基于物品的协同过滤推荐算法（购买数据）进行平均加权混合推荐，如果平均加权混合推荐没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性造成没有推荐结果），采用热门推荐，推荐评分高的商品和购买量多的商品，同时过滤当前登录用户已经评分、购买的商品。
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推荐与当前商品相同类型的收藏量多的商品，同时过滤当前登录用户已经浏览的商品。
数据分析：饼状图、折线图、词云图。
商品数据来源：爬取京东商城网站商品数据。
二、项目展示
三、代码展示及运行结果
