计算机毕业设计Python+Django农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品商城 农产品大数据 农产品数据分析可视化 PySpark Hadoop Hive

课题研究的意义，国内外研究现状、水平和发展趋势

研究意义 21世纪是一个信息爆炸的时代，人们在日常生活中可接触到的信息量非常之巨大。推荐系统逐步发展，其中又以个性化推荐系统最为瞩目。个性化推荐系统的核心在于个性化推荐算法，该算法不需要用户提供明确的需求，而是使用从用户那里收集到的各种信息作为特征，进而为用户建立个性化的偏好模型，最终把满足个人品味和需求的信息推荐给用户。 随着国内电商环境的进一步升温，农产品电子商务的发展已然颇具雏形，尤其2020年初受新冠疫情影响，在大型的聚集活动和线下采购活动皆难以正常运转的情况下，农产品电商的无接触式线上销售模式，由于避免了人与人之间的直接接触，降低了用户感染的风险，因而受到了消费者的广泛关注，农产品电商的发展迎来了新的机遇。农产品电商正逐步成为继图书、电子产品、生活用品等之后的新的经济创收点，特别是在中央一号文件的推动下，以农产品为核心的农村电商成为了重头戏，越来越受到消费者的青睐，农产品电商的发展迎来了春天，出现了一大批具有代表性的农产品电商平台，比如顺丰优选、易果生鲜、惠农网等。与此同时，我国电商市场的竞争越来越激烈，各种各样的产品映入人们的眼帘，由最开始的淘宝、天猫等电子商务网站到现在各种类型的电子商务网站，例如农资电商网站——惠农网、旅游电商网站——驴妈妈以及跨境电商网站——网易考拉海购、洋码头等。 然而，由于农产品本身存在一些特有的属性，现有的传统电商常规产品推荐技术并不能完全适用于农产品推荐，往往造成推荐精度不高的现象，不能很好地满足用户的需求。另外，对于目前所存在的一些农产品电商平台，囿于产品的独特性，其扩展速度及规模并不能很好满足消费者的需求。根据商务部商务大数据显示，2021年，东、中、西部和东北地区农村网络零售额占全国农村网络零售额比重分别为77.9%、14.1%、6.4%和1.6%，同比增速分别为8.1%、9.1%、15.8%和21.5%。可见我国农产品电商平台具有发展潜力巨大，发展方向欣欣向荣，以及发展相对不平衡的特点。 基于以上分析，本文提出了基于协同过滤的农产品推荐系统来实现对于农产品的个性化推荐功能，以满足用户需求。 国内外发展现状 国外现状 国外农产品在线交易系统在过去五年里经历了显著的发展和变革。随着互联网技术的不断进步和消费者对农产品质量和便利性需求的增加，农产品电商平台在全球范围内迅速崛起。 市场规模 据统计，2019年，全球农产品在线交易市场规模约为128亿美元，预计到2024年将达到356亿美元，年均复合增长率为96%左右。这一增长主要得益于消费者对健康、有机和本地生产的农产品日益关注，以及电商平台在农产品分销和物流方面的创新。 平台类型 国外农产品电商平台类型多样，包括综合性电商平台（如亚马逊、eBay）的农产品专区，专业农产品电商平台（如FreshDirect、HelloFresh），以及社区支持农业（CSA）模式等。这些平台通过提供从农场到餐桌的直接交易服务，缩短了农产品供应链，降低了成本，提高了效率。 技术应用 在技术应用方面，大数据、人工智能、物联网等先进技术被广泛应用于农产品在线交易系统。例如，通过大数据分析用户购买行为和偏好，电商平台可以实现精准推荐，提高销售额。同时，物联网技术可以实时监测农产品的生长环境和质量，确保产品的安全和品质。 个性化推荐 随着消费者对个性化服务的需求增加，农产品电商平台将更加注重个性化推荐技术的应用。通过分析用户的历史购买记录、浏览行为、社交媒体等数据，电商平台可以为用户提供更加精准的农产品推荐，提高用户体验和满意度。 供应链优化 农产品电商平台将继续优化供应链管理，提高物流效率。通过与农民、供应商和物流公司建立紧密合作关系，电商平台可以实现从农场到消费者的快速、准确配送，降低成本，提高客户满意度。 绿色环保 随着环保意识的提高，消费者对农产品的环保属性越来越关注。因此，未来农产品电商平台将更加注重绿色环保理念的推广和实践。通过提供有机、绿色、可持续生产的农产品，电商平台可以吸引更多环保意识强的消费者，提高市场份额。 跨进电商 随着全球化进程的加速和国际贸易的便利化，跨境电商在农产品领域的应用将逐渐增多。通过与国际农产品供应商建立合作关系，电商平台可以为消费者提供更丰富的农产品选择，促进国际贸易的发展。 综上所述，国外农产品在线交易系统在过去五年里取得了显著的发展成果，未来将继续保持强劲的增长势头。随着技术的不断进步和消费者需求的不断变化，农产品电商平台将不断创新和完善，为消费者提供更加优质、便捷的服务。 国内现状 市场规模现状 根据市场研究机构的数据显示，全球农产品在线交易市场规模在过去五年内实现了显著增长。从地区分布来看，农产品交易主要集中在东部沿海地区和中部农业大省。这些地区拥有丰富的农业资源和完善的农产品流通体系，为农产品交易提供了有力支撑。同时，随着互联网技术的普及和电子商务的快速发展，农产品线上交易规模也在不断扩大，成为推动农产品交易规模增长的重要力量。据预测，到2025年，全球农产品在线交易市场的规模将达到数千亿美元。 图1-1 2011-2022年中国农产品批发总成交量统计 平台多样化与竞争加剧 目前，线上农产品交易平台众多，包括综合性电商平台、农产品垂直电商以及社交电商等。这些平台通过不同的定位和策略，满足了消费者多样化的购物需求。然而，随着市场的不断扩大，竞争也日益激烈。各大平台纷纷通过优化供应链、提升用户体验、加强品牌营销等手段，争夺市场份额。交易方式创新 （3）农产品品质和安全将成为核心竞争力 随着消费者对农产品品质和安全的关注度不断提高，农产品品质和安全将成为农产品交易的核心竞争力。农产品经营者需要加强质量管理和安全监管，提升产品的品质和安全性，以赢得消费者的信任和青睐。 （4）品质与安全成为关注焦点 线上农产品交易涉及到产品的生产、加工、运输等多个环节，品质与安全问题备受关注。为了保障消费者的权益，各大平台纷纷加强品质监管和安全检测，确保所售农产品的品质和安全。同时，消费者对于农产品的溯源信息也越来越关注，要求平台提供更为透明和详细的产品信息。 综上所述，国内线上农产品交易规模庞大且增长迅速，发展现状积极向好，未来前景广阔。然而，也面临着品质安全、物流配送等方面的挑战。因此，线上农产品交易平台需要不断创新和完善，提升服务质量和用户体验，以适应市场变化并抓住发展机遇。同时，政府和社会各界也应加强支持和引导，共同推动线上农产品市场的健康发展。

江苏海洋大学毕业设计（论文）开题报告

课题的基本内容，遇到的困难，提出解决问题的方法和措施

需求分析 开发意图 产品个性化推荐系统的出现可以对用户在平台上留下的大量行为数据进行分析和预测，帮助用户迅速找到自己所需要的农产品，节省用户的时间。农产品电商平台的推荐系统可以使用户在使用过程中有更大的可能性发现目标农产品，从而跳转到目标农产品的详情页面，提高页面的访问率，通过个性化推荐预测和帮助用户发现自身喜好，从而来达到提高销售额和客单价的效果。能在网站中准确识别潜在客户，一方面客户能快速准确地找到感兴趣的农资产品，节省时间，降低成本；另一方面农产品企业可以大大提高客户的满意度,进一步强化产品品牌效应，这对于企业的发展起到非常重要的推动作用。 因此,本文通过对农产品特殊性的研究，提出改进的基于用户的协同过滤推荐，从用户角度出发，分析用户浏览行为以及用户访问的时间和频率，并将上述因素转化为数据权重，通过权重来体现用户的兴趣偏好，对用户进行精准推荐。 业务流分析 1）农产品管理模块 本模块旨在实现对农产品的集中管理，允许系统内多样化的农产品得到有序分类与统一处理。用户登录系统后，若希望寻找特定农产品，可直接利用搜索功能快速查找；同时，用户还可查阅系统主页推送的各类农产品资讯。在浏览过程中，用户可随时将感兴趣的商品加入购物车中。 对于系统管理员而言，他们通过进入后台管理系统，可以执行农产品的上架和下架操作，并且有能力更新产品的价格、库存量以及编辑产品描述等详细信息，从而确保农产品信息的准确性与时效性。 图2-1客户端系统业务流图 图2-2管理端系统业务流图 2）订单与购物车模块 订单与购物车模块中，购物车和订单功能构成了完整的购物体验。用户在选购过程中，可以轻松地将所选农产品加入购物车，并据此生成订单，同时能够一目了然地查阅到已选购以及感兴趣的商品列表。 系统管理员通过后端界面对顾客的订单进行有效管理，操作包括但不限于订单审核、处理发货等。此后台管理功能赋予管理员全面掌握订单详情与商品动态的能力，从而在提升作业效率的同时，优化了顾客的购物满意度和整体使用感受。 3）个人中心模块 用户个人模块的核心功能是让用户能够有效地管理其个人信息。通过此模块的交互界面，用户得以查阅并更新自己的个人资料，实现了对个人重要信息的集中呈现和编辑。 4）后台用户模块 后端用户管理模块专为系统管理员量身打造，使其能够对用户资料进行全方位的管理。管理员拥有包括添加新用户、更新现有用户信息以及移除用户等多种操作权限。同样，管理员也能对同为管理员账户的资料执行类似的管理职能。 5) 推荐模块 本系统的关键特性在于为用户提供定制化的农产品推荐。在这一过程中，用户被分为两大群体：一是尚未注册或登录过本系统的全新用户，由于缺少他们的行为数据，暂时无法进行深入的数据挖掘与分析。对于这部分用户，系统默认利用批量处理技术，主要推介热销和高品质的农产品。随着这些用户开始在系统中活动，积累起他们的历史行为数据，系统将能够根据这些数据洞察他们的偏好，并据此提供个性化推荐。 另一类用户是已经在系统中有活动记录的用户，他们的行为数据为个性化推荐提供了丰富的素材。当这类用户登录时，系统会优先考虑从数据库中调取先前的推荐结果，作为对其的初步推荐。而针对用户的新行为数据，系统采用实时流处理工具Flume来收集日志，并利用Spark Streaming进行数据处理。通过这些计算，系统能够为每种用户偏好特征分配权重，进而构建出用户偏好模型矩阵，并将其存储在HDFS中。利用这个模型，系统计算出每个农产品对应的用户评分，并根据评分高低进行排序，优先推荐排名靠前的农产品给用户，并把这些推荐保存在推荐列表中。 2.1.3数据流分析 首先，我们实现了一个权限控制系统，它能够区別处理普通用户和管理员两种不同的角色。系统通过账号和密码验证的方式来授予用户相应的访问权限。对于新用户，他们需要使用注册功能来输入必要的信息，以创建新的账户。 在用户尝试登录时，系统会核对用户输入的账号和密码。如果账号和密码匹配，用户将成功登录并被引导进入系统。相反，如果账号和密码不匹配，登录将失败，此时系统会提供相应的错误提示，指导用户进行正确的操作。 顶层数据流图如下所示： 图2-3 顶层数据流图 2.1.2系统功能结构图 根据上述分析，基于协同过滤的农产品推荐系统，分为前端和后端界面，在前端是用户操作界面，用户首先需要注册并登录系统，之后可以在个人信息管理模块中修改自己的基本信息。在商品筛选排序模块中，用户可以根据关键词、分类等条件筛选并排序商品。个性化推荐模块会根据用户的历史行为和偏好，通过协同过滤算法向用户推荐农产品。在详情页展示中，用户可以查看农产品的详细信息，并有机会将商品加入购物车。购物车结算模块允许用户一次性结算多个农产品。最后，在订单管理模块中，用户可以查看自己的历史订单。后端管理员可以查看农产品数据、订单管理以及用户管理等，该系统功能结构图如下： 图2-4 基于协同过滤的农产品推荐系统功能结构图 数据库设计 整体ER图如下图所示： 图2-5 整体ER图 可能遇到的困难及解决问题的方法和措施 首先，我们需要解决的问题包括技术方面的前端Vue.js框架和后端Django框架的搭建，以及数据库连接等。在配置环境方面，我们需要选择合适的开发工具。 为了解决这些问题，我们可以在学习初期查找相关的前后端框架搭建教程，通过观看视频并熟悉示例项目来掌握所需知识。在遇到问题时，我们可以通过查阅资料或向有经验的学长学姐和指导老师请教，以解决遇到的问题。初步选择PyCharm和SQLiteStudio作为开发工具，并使用MySQL 5.7和jdk1.8等软件。 此外，我们还需要考虑如何抓取、清洗、规范化和归一化数据，以便后续处理。为此，我们可以通过学习官方网站上的爬虫技术，并最终决定从“惠农网”采集数据，并将其存储到数据库和Hadoop分布式文件系统中。我们选择Scrapy作为爬虫框架，并通过编写Python代码实现自动化抓取数据。由于许多网站采取了反爬措施，我们需要采取一些策略来绕过这些限制，例如设置代理和更换User-Agent等。我们抓取的数据包括商品信息（如名称、图片、价格、类别等）。

课题拟采用的研究手段（途径）和可行性分析

研究手段 Django开发框架 Django是一种用于Web应用程序开发的高级Python Web框架，它具有ORM、模板渲染、路由分发等一系列功能，可以快速构建高质量的Web应用程序。在此系统中，我们采用Django作为后端开发框架，通过其提供的功能，轻松实现了各个业务模块的开发和管理，例如商品、用户、购物车等。 SQLiteStudio数据库 SQLiteStduio是一个用于SQLite数据库的图形化用户界面（GUI）工具，它允许用户直观地创建、编辑和管理SQLite数据库。通过SQLiteStduio，您可以创建表、插入和更新数据，以及执行各种查询，而无需直接编写SQL代码。  Vue开发框架 Vue.js是一种前端JavaScript框架，支持组件化开发和模板渲染，使得前端开发更加易用和高效。在此系统中，我们采用Vue.js作为前端开发框架，通过其提供的功能，实现了整个系统的前端交互和视觉设计，例如商品展示、购物车管理等。同时将Element Plus作为前端UI框架，利用其提供的组件，快速构建了购物车界面和登陆界面，并提升了系统的用户体验。 PyCharm工具 PyCharm是一种功能强大的Python集成开发环境（IDE），由JetBrains公司开发，旨在提供一套完整的工具，帮助开发者在Python语言开发过程中提高效率。PyCharm特别为Django框架下的专业Web开发提供了一些高级功能，支持Django、Flask、Pyramid等Web框架的插件，使其成为Python Web开发人员的首选工具。此外，它还提供了可视化接口和自动部署等功能，使得开发者可以更轻松地管理和维护代码。在此系统中，我们使用Python进行后端开发，利用其强大的语法特性和丰富的第三方库，实现了各个模块（如商品、用户、购物车等）的业务逻辑。 Scrapy Scrapy是一种Python编写的爬虫工具，它支持异步网络请求和数据解析，可以从网站上抓取大量的结构化数据。在此系统中，我们使用Scrapy进行数据采集，例如从多个电商网站抓取商品信息，并存储到数据库中，以供系统进行商品推荐和展示。 数据抓取模块   这个模块的主要任务是从“惠农网”采集数据，并将其存储至数据库及Hadoop分布式文件系统中。我们采用了Scrapy作为爬虫框架，通过编写Python代码实现自动化抓取数据。由于许多网站保护自己而对爬虫采取了反爬手段，因此我们必须采取一些措施来绕过这些限制，例如设置代理、更换User-Agent等。抓取到的数据包括商品信息（如名称、图片、价格、类别等）。 推荐算法模块 本模块的核心职责是分析用户的历史浏览和购买行为，以此计算用户间的相似度，并据此推荐类似的农产品。为了实现这一目标，我们采用了Apache Spark的机器学习库MLlib，并利用其中的协同过滤算法来构建推荐模型。通过这些算法的训练，我们得以生成一个精确预测用户喜好的模型。 具体而言，我们选用了Spark提供的交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）算法，该算法能够处理基于用户的推荐和基于物品的推荐。在实施过程中，我们将用户标识、商品标识以及用户的浏览量评分作为输入数据，ALS算法据此输出一个商品相似度矩阵，其中每个元素反映了两种商品间的相似程度。这种方法深入挖掘了用户的潜在兴趣，从而有助于提升农产品销量，并增强用户对平台的忠诚度。 可行性分析 3.2.1 经济可行性 本项目具有较高的经济可行性。首先，随着互联网技术的普及和消费者购物习惯的改变，农产品电商市场潜力巨大。通过开发个性化推荐系统，可以提高用户购买意愿和满意度，从而增加销售额和市场份额。其次，系统采用开源技术栈，降低了开发成本和后期维护费用。最后，通过与“惠农网”等网站合作，可以获取丰富的农产品数据资源，为系统提供持续的数据支持。 3.2.2 技术可行性 PyCharm作为一款强大的集成开发环境（IDE），对于本项目的开发具有极高的可行性。首先，PyCharm对Python语言提供了全面的支持，包括语法高亮、代码自动补全、错误检查等功能，大大提高了开发效率。其次，PyCharm内置了Web项目开发所需的多种插件，如Django框架支持、Scrapy插件等，可以简化Web应用的开发流程。对于大数据处理部分，PyCharm支持与Spark和Hadoop等大数据框架的集成，使得开发者能够在IDE内部编写和调试Spark代码，便于处理大量的农产品数据。此外，PyCharm还提供了版本控制系统的集成，如Git，方便团队协作和代码管理。在前端开发方面，虽然PyCharm主要是Python开发的IDE，但它也支持前端技术的开发，如JavaScript、HTML和CSS。通过安装相应的插件，如Vue.js插件，开发者可以在同一环境下进行前后端代码的编写和调试，实现无缝对接。 MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，由瑞典的MySQL AB公司在1995年开发，它迅速成为最受欢迎的开源关系型数据库管理系统。MySQL最主要优点是速度快，体积小，命令可以快速执行。首先，MySQL是开源的，提供免费版本，这可以大大降低大多数用户的使用成本，显著降低使用成本。另外，与其他大型数据库相比它很容易使用，没有那么复杂，更容易设置和管理。然后，它也是可移植的，可以在广泛的平台上运行，包括Windows、Linux和Unix。它还适用于更广泛的用户；MySQL支持最常见的数据管理功能，适用于中小型企业和大型网络应用。在我们的后台数据库建设中，利用MySQL将更加安全可靠，实现高效管理后台数据。 3.2.3 操作可行性 系统使用Vue.js框架和Element-Plus组件库，提供简洁清晰的用户界面，使得用户能够轻松导航和操作，无论是在搜索、筛选、浏览商品还是管理自己的订单。 系统设计了直观的操作流程，用户可以通过简单的步骤完成注册、登录、搜索商品、加入购物车、结算购买等操作，减少了用户的学习成本和操作难度。通过PySpark和Hadoop等大数据处理工具，系统能够高效地处理大量农产品数据，并迅速响应用户的查询请求，提供及时的商品推荐和搜索结果。综上所述，该项目在操作层面上具备较高的可行性，能够为用户提供流畅、安全、便捷的操作体验。

江苏海洋大学毕业设计（论文）开题报告

指导教师意见（对课题的深度、广度及工作量的意见和对设计结果的预测）

指导教师（签名）             年    月    日

系审查意见：      系主任(签名)：               年    月    日

(1)能够根据计算机软硬件知识和数学知识给出复杂工程设计的基本思路和解决方案；在考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素下可对设计方案及软硬件系统等在技术、经济等方面进行评价，确认其可行性；

    (2)能够建立软硬件系统、应用数学、自然科学和工程科学的基本原理、通过信息综合来验证解决方案的准确性和合理性，获得有效结论；

    (3)正确选择并能合理应用恰当的技术、工程工具与开发平台完成毕业设计课题的设计、开发、测试，保证所完成的系统在功能和性能上达到任务书规定的要求，具有较好的实用性；

    (4)培养学生能够基于工程相关背景知识合理分析、评价计算机专业工程实践和复杂工程问题解决方案对经济、环境、法律、安全、健康、伦理的影响，并理解应承担的责任；

    (5)能够在多学科背景下理解团队的意义，了解软件项目团队的角色，主动与其他成员沟通、合作、开展工作；能够在团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色；

    (6)能够就计算机领域复杂工程问题与行业及社会公众进行有效沟通和交流；能够就功能、技术等相关问题陈述发言、清晰表达；能够用形式化模型和规范的文档等形式呈现软件系统解决方案和成果；能够较正确回答开题答辩、最终答辩中教师提出的相关问题；

    (7)理解工程实践活动中工程管理与经济决策基本知识，并能在多学科环境下应用于计算机工程实践中；

    (8)具有独立分析和解决问题能力，提升自主学习和终身学习的意识。

毕业设计（论文）的内容和要求 ：

〔包括原始数据、技术要求、工作要求等〕

（1）毕业设计（论文）的内容

随着互联网技术的不断发展，电子商务平台在农产品销售领域扮演着越来越重要的角色。消费者对农产品的购买行为逐渐从线下转向线上，这使得农产品电商平台的用户数据呈现出爆炸式增长。如何有效利用这些数据，为用户提供个性化的农产品推荐，成为农产品电商平台亟待解决的问题。因此，本文提出了一种基于Spark协同过滤的农产品个性推荐系统，旨在利用Spark的分布式计算能力，提高推荐系统的计算效率和准确性。系统实现以下的内容：

1) 游客登陆功能

前台用户通过注册并登陆后进入系统，用户可以在个人中心修改基本信息，其包括收货人姓名、收货地址及联系电话，也可以修改密码等。具有较高的灵活性。

2) 商品展示、搜索功能

用户可以通过农产品关键词或农产品分类等条件筛选符合要求的农产品，也可以通过默认、价格、随便看看等排序条件对产品进行排序；在模块页面的右侧，系统会通过基于用户的协同过滤算法推荐用户5个农产品。

当用户浏览某个农产品的详情页面时，系统会展示农产品的标题、产品图片、价格、商家、类别、地区、产品参数以及产品详情介绍等基本信息，同时在页面的右侧，系统会通过基于物品的协同过滤算法推荐用户5个相关的农产品。

农产品商品展示功能还可以通过分类模块进行展示，后台可按照需求增加或减少商品分类，对商品进行归类有助于用户快速浏览、了解自己所需要的产品。

3) 购物车加购功能

当用户浏览某个农产品的详情页面时，用户可将其加入购物车，在购物车页面可以将所有农产品一并结算购买，当填写完收货人姓名、收货地址及联系电话等信息商品

4) 个人中心功能

在这个功能中要实现用户对自己的信息进行查看、修改，查看自己已发布信息等个人信息管理功能。

（2）原始数据以及技术要求

课题所需原始数据支撑均由个人从所需从官方网站收集，在本次课题中所需要使用到的开发工具，如PyCharm、MySQL数据库都是目前市面上较为流通的工具，可以从网上免费下载，使用非常方便。开发语言选用python，具有简洁、易读、易学的特点，被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。在此系统中，我们使用Python进行后端开发，利用其强大的语法特性和丰富的第三方库，实现了各个模块（如商品、用户、购物车等）的业务逻辑。对于系统前端的界面设计，我们采用Vue.js作为前端开发框架，通过其提供的功能，实现了整个系统的前端交互和视觉设计，例如商品展示、购物车管理等；使用Element Plus作为前端UI框架，利用其提供的组件，快速构建了购物车界面和登陆界面，并提升了系统的用户体验。而系统的后端，我们采用Django作为后端开发框架，通过其提供的功能，轻松实现了各个业务模块的开发和管理，例如商品、用户、购物车等。最后，使用Scrapy进行数据采集，例如从多个电商网站抓取商品信息，并存储到数据库中，以供系统进行商品推荐和展示。

（3）工作要求

本次课题需要掌握件的使用以及配置，还需要阅读大量的文献完善系统的功能，培养个人全面的分析问题。在调研分析方面，整体工程量足够，要求充分掌握资料，选择相关课题参考文献并进行归纳整理，完成前期的需求分析，阅读国内外相关文献以及报道，对目前国内外农产品市场现状、项目的完成意义进行分析，在理论分析基础上，力求更深层次的挖掘。程序设计方面，完成具有实际意义的系统，要实现系统的基本购物、沟通功能，设计界面简洁友好，呈现出自己想要的效果。认真的制定计划，按时按量按质的完成开题报告、翻译工作、对系统的优化设计、对输出结果的对比等工作。最后，撰写一万字以上毕业设计论文，制作PPT，完成系统演示和毕业答辩，上交相关材料。

毕业设计（论文）的成果要求 ：

〔包括图表、实物等硬件要求〕

(1)要求提交1份不少于4000汉字的书面开题报告（内容包括：课题的意义、文献的综述、方案的论证、设计的思路、工作计划等），并进行开题报告和填写毕业设计（论文）工作计划表；

(2)完成毕业设计课题的设计与软件开发，实现要求的所有功能；

(3)围绕设计的软件成果，撰写毕业设计(论文)报告，要求内容详实、格式规范、结构严谨、逻辑严密，字数不少于10000字，排版及打印格式需严格按照教务处关于毕业设计（论文）的相关规定；

(4)其他未尽事宜一律遵照学院和教务处的有关规定。

主要参考文献：

[1] 融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究[J]. 马鑫;王芳.现代情报,2023(01):1.

[2] 张勇, 周婕, 陆萍. 乡村振兴视阈下盘活利用农村闲置宅基地的理论与实践——基于安徽省两个案例的考察[J]. 农业经济问题, 2022(4):11.

[3] 协同过滤推荐系统综述[J]. 赵俊逸;庄福振;敖翔;何清;蒋慧琴;马岭.信息安全学报,2021(05):3.

[4] 乡村振兴战略背景下农村电商发展现状及策略探析[J]. 张长宝.山西农经,2021(18):13.

[5] “数商兴农”背景下电商平台对农产品上行的价格指导研究[J]. 徐良霞.全国流通经济,2023(23):7

[6] 农村电商高质量发展机遇、挑战及对策研究[J]. 郭凯凯;高启杰.现代经济探讨,2022(02)

[7] 电商模式下农产品销售策略转变与创新——《农产品电子商务与网购食品质量安全管理研究》评述[J]. 于美英.食品与机械,2021(11)

[8] 基于数字营销的农产品电商运营思考[J]. 付帆.经济师,2022(10)

[9] 农村电子商务发展现状的管理视角及对策分析[J]. 张骏.农村经济与科技,2022(18)

[10] 个性化推荐系统技术进展[J]. 刘君良;李晓光.计算机科学,2020(07)

[11] 乡村振兴背景下“数字农业”发展趋势与实践策略[J]. 胡青.中共杭州市委党校学报,2019(05)

[12] 基于近邻协同过滤算法的相似度计算方法研究[J]. 王博生;何先波;朱广林;郭军平;陶卫国;李丽.绵阳师范学院学报,2019(08)

基于大数据的电子商务个性化信息推荐服务模式研究[J]. 杨利.科技视界,2019(10).

本科生毕业实习与设计（论文）

基于协同过滤的农产品推荐系统

Agricultural products recommendation system based on Collaborative filtering

学   院：	机械工程学院（楷体_GB2312四号，下同）
专业班级：	机械设计制造及其自动化  机械191
学生姓名：	扬帆起航	学 号：	2019000001
指导教师：	乘风破浪（职称）

   年    月

毕业设计（论文）中文摘要

基于协同过滤的农产品推荐系统 摘  要：随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，个性化推荐系统在提升用户体验和促进产品销售方面发挥着越来越重要的作用。本文针对农产品在线销售的特点，设计并实现了一个基于协同过滤的农产品推荐系统。系统采用了Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus等技术和框架，通过抓取农产品数据、预处理、实现推荐算法，以及后端和前端开发，完成了整个系统的构建。在系统分析阶段，本文对系统的可行性、功能需求和非功能需求进行了详细分析，确保系统能够满足用户的基本需求和提供良好的用户体验。系统总体设计部分，本文介绍了系统的总体架构、功能模块划分和数据库设计，为系统的实现奠定了基础。系统功能实现部分，详细阐述了数据抓取、预处理、推荐算法、推荐展示、用户管理、商品管理和购物车订单管理等模块的实现过程。系统测试与评估部分，对系统的性能和推荐效果进行了测试，验证了系统的稳定性和有效性。总结与展望部分，本文对所完成的工作进行了总结，并指出了系统存在的问题和未来的改进方向。总体而言，本文的研究对于推动农产品在线销售、提升用户购物体验和促进农业电子商务的发展具有重要的理论和实践意义。 关键词：协同过滤；农产品推荐系统；电子商务；大数据处理；个性化推荐

毕业设计（论文）外文摘要

Agricultural products recommendation system based on Collaborative filtering Abstract：With the rapid development of Internet technology and the popularity of e-commerce, personalized recommendation systems play an increasingly important role in improving user experience and promoting product sales. This article designs and implements an agricultural product recommendation system based on collaborative filtering, targeting the characteristics of online sales of agricultural products. The system adopts technologies and frameworks such as Python, PySpark, Hadoop, Django, Scrapy, Vue, and Element Plus. By capturing agricultural product data, preprocessing, implementing recommendation algorithms, and developing both the backend and frontend, the entire system is built. In the system analysis phase, this article conducted a detailed analysis of the feasibility, functional requirements, and non functional requirements of the system to ensure that the system can meet the basic needs of users and provide a good user experience. In the overall system design section, this article introduces the overall architecture, functional module division, and database design of the system, laying the foundation for the implementation of the system. The system function implementation section elaborates in detail on the implementation process of modules such as data capture, preprocessing, recommendation algorithms, recommendation display, user management, product management, and shopping cart order management. The system testing and evaluation section tested the performance and recommendation effectiveness of the system, verifying its stability and effectiveness. In the summary and outlook section, this article summarizes the completed work and points out the existing problems and future improvement directions of the system. Overall, this study has important theoretical and practical significance for promoting online sales of agricultural products, enhancing user shopping experience, and promoting the development of agricultural e-commerce. Keywords: Collaborative filtering; Agricultural product recommendation system; E-commerce; Big data processing; Personalized recommendations

1 绪论

1.1 研究背景和意义

随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，人们越来越习惯于在线购物。然而，面对海量的商品信息，用户往往感到无所适从，难以找到自己真正需要的商品。因此，个性化推荐系统应运而生，它可以根据用户的兴趣和历史行为，向用户推荐他们可能感兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和满意度。[1]

在农产品领域，随着农业现代化的推进和农产品电子商务的发展，农产品的在线销售已经成为一种趋势。然而，农产品种类繁多、品质参差不齐，用户在选购农产品时往往面临着选择困难。[2]因此，研究并开发一套针对农产品的个性化推荐系统，对于提升用户购物体验、促进农产品销售和推动农业电子商务的发展具有重要的意义。

1.2 国内外研究现状与进展

个性化推荐系统的研究起源于20世纪90年代，经过近30年的发展，已经取得了显著的成果。[3]目前，主要的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐等。其中，协同过滤算法因其简单、有效和易于实现的特点，在工业界得到了广泛的应用。[4]

在国外，个性化推荐系统已经在电子商务、电影、音乐、新闻等多个领域得到了广泛应用。例如，亚马逊、Netflix和YouTube等公司都采用了个性化推荐系统，向用户推荐商品、电影和视频等。[5]在国内，阿里巴巴、京东和腾讯等公司也在其电商平台上采用了个性化推荐系统，取得了显著的效果。[6]

在农产品领域，尽管已经有学者和研究机构开始关注农产品的个性化推荐问题，但目前的研究成果还相对较少，且主要集中在理论和算法层面，缺乏实际应用和系统实现。[7]

1.3 研究内容和目的

本文旨在研究和开发一套基于协同过滤的农产品个性化推荐系统，通过抓取农产品数据、预处理、实现推荐算法，以及后端和前端开发，完成整个系统的构建。具体的研究内容如下：

1. 数据抓取：使用Scrapy爬虫框架从农产品网站上抓取商品信息，包括商品名称、价格、图片、类别等。

2. 数据预处理：对抓取到的原始数据进行清洗、去重、规范化和归一化等操作，为后续的推荐算法提供干净、统一格式的数据。

3. 推荐算法：采用协同过滤算法，根据用户的历史浏览行为和购买记录，计算不同用户之间的相似度，并基于该相似度来推荐相似的农产品给用户。

4. 系统实现：使用Python、PySpark、Hadoop、Django、Vue和Element Plus等技术和框架，实现系统的后端和前端开发，包括用户管理、商品管理、购物车和订单管理等模块。

5. 系统测试与评估：对系统的性能和推荐效果进行测试和评估，验证系统的稳定性和有效性。

本文的研究目的是通过实现一个基于协同过滤的农产品个性化推荐系统，提升用户购物体验和满意度，促进农产品的销售，推动农业电子商务的发展。

1.4 研究方法和技术路线

本文采用的研究方法主要包括文献调研、算法研究、系统设计和实现、以及系统测试与评估等。[8]具体的技术路线如下：

1. 文献调研：通过查阅国内外相关的研究文献和资料，了解个性化推荐系统的发展历程、主流算法和最新进展，为本文的研究提供理论支持和借鉴。[9]

2. 算法研究：选择合适的协同过滤算法，并通过实验和调优，提高算法的准确性和效率。

3. 系统设计：根据需求分析和可行性分析，设计系统的总体架构和功能模块划分，以及数据库的设计。

4. 系统实现：使用Python、PySpark、Hadoop、Django、Vue和Element Plus等技术和框架，实现系统的后端和前端开发，包括数据抓取、预处理、推荐算法、用户管理、商品管理、购物车和订单管理等模块。

5. 系统测试与评估：对系统的性能和推荐效果进行测试和评估，验证系统的稳定性和有效性，并根据测试结果进行优化和改进。

通过以上技术路线，本文将实现一个基于协同过滤的农产品个性化推荐系统，为用户推荐他们可能感兴趣的农产品，提高用户的购物体验和满意度，促进农产品的销售，推动农业电子商务的发展。

2 相关技术介绍

本文所研究的基于协同过滤的农产品推荐系统涉及多种技术和框架，主要包括Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus。以下将详细介绍这些技术及其在本系统中的应用。

2.1 Python

Python是一种高级编程语言，因其简洁、易读、易学的特点而被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。在本系统中，Python用于后端开发，实现了商品、用户、购物车等模块的业务逻辑。同时，Python的丰富第三方库也为系统的开发提供了便利。

2.2 PySpark

PySpark是Apache Spark的Python API，它支持Spark提供的所有功能，包括分布式数据处理、机器学习、图形处理等。PySpark具有高效、快速的数据处理能力，在本系统中，我们使用PySpark进行数据处理和分析，例如利用Spark SQL查询数据库中的数据，或通过Spark Streaming实时处理用户行为数据。[10]

2.3 Hadoop

Hadoop是一种开源的分布式计算框架，支持处理大规模数据集，具有高可靠性和可扩展性。在本系统中，我们使用Hadoop进行数据存储和分布式计算，例如将大量的用户浏览行为数据存储到HDFS文件系统中，并通过MapReduce框架进行并行计算。

2.4 Django

Django是一种用于Web应用程序开发的高级Python Web框架，它具有ORM、模板渲染、路由分发等一系列功能，可以快速构建高质量的Web应用程序。在本系统中，我们采用Django作为后端开发框架，通过其提供的功能，实现了各个业务模块的开发和管理，例如商品、用户、购物车等。[11]

2.5 Scrapy

Scrapy是一种Python编写的爬虫工具，支持异步网络请求和数据解析，可以从网站上抓取大量的结构化数据。在本系统中，我们使用Scrapy进行数据采集，例如从多个电商网站抓取商品信息，并存储到数据库中，以供系统进行商品推荐和展示。[12]

2.6 Vue

Vue.js是一种前端JavaScript框架，支持组件化开发和模板渲染，使得前端开发更加易用和高效。在本系统中，我们采用Vue.js作为前端开发框架，通过其提供的功能，实现了整个系统的前端交互和视觉设计，例如商品展示、购物车管理等。

2.7 Element Plus

Element Plus是一种基于Vue.js的组件库，它包含了一系列美观、易用的UI组件和样式，可以简化前端开发过程。在本系统中，我们使用Element Plus作为前端UI框架，利用其提供的组件，快速构建了购物车界面和登陆界面，并提升了系统的用户体验。

通过以上技术和框架的应用，本系统实现了基于协同过滤的农产品个性化推荐，为用户提供了便捷、个性化的购物体验。

3 系统分析

3.1 可行性分析

技术可行性：本系统采用的主流技术和框架（如Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus）都是成熟的技术，有着丰富的社区支持和文献资料。这些技术的组合能够满足系统开发的需求，保证系统的技术可行性。

经济可行性：本系统开发的成本主要包括硬件设备、软件开发和维护费用。由于使用的是开源技术和框架，可以大大降低软件开发的成本。同时，随着云计算技术的发展，硬件成本也可以通过租用云服务的方式进一步降低。

法律可行性：本系统开发过程中将遵循相关法律法规，尊重知识产权，确保所有使用的软件和技术都是合法合规的。在数据抓取和处理过程中，将严格遵守数据保护法规，确保用户隐私和数据安全。

操作可行性：本系统设计时考虑到用户友好性，将提供直观、易用的用户界面，确保用户能够轻松地使用系统。同时，系统还将提供详细的用户手册和在线帮助，以帮助用户解决使用过程中可能遇到的问题。

3.2 系统功能需求分析

用户管理：系统需要提供用户注册、登录、个人信息管理等功能，以便用户能够创建账户、登录系统并管理自己的信息。

商品管理：系统需要提供商品信息的添加、编辑、删除和查询功能，以便管理员能够管理商品数据。

购物车管理：系统需要提供购物车的添加、编辑、删除和查询功能，以便用户能够管理自己的购物车。

订单管理：系统需要提供订单的创建、编辑、删除和查询功能，以便用户能够管理自己的订单。

推荐功能：系统需要根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的商品推荐功能。

数据抓取：系统需要能够从外部网站抓取商品数据，并将其存储到数据库中。

数据预处理：系统需要对抓取到的数据进行清洗、去重、规范化和归一化等预处理操作。

3.3 非功能需求分析

性能需求：系统需要能够处理大量的用户请求和数据，保证响应时间在可接受的范围内。

可靠性需求：系统需要具备高可靠性，能够在各种异常情况下保持稳定运行。

安全性需求：系统需要保证用户数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和未授权访问。

可扩展性需求：系统需要具备良好的可扩展性，能够随着用户量的增加和业务的发展进行扩展。

可维护性需求：系统需要具备良好的可维护性，方便后期的维护和升级。

兼容性需求：系统需要能够在不同的浏览器和操作系统上正常运行，提供良好的跨平台支持。

通过上述分析，本系统的设计旨在满足用户的基本需求，并提供稳定、安全、易用的系统功能。

核心算法代码分享如下：

from django.apps import AppConfig
from django.db import connectionfrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.mllib.recommendation import ALS
import random# spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# sc = spark.sparkContext
# sc.setLogLevel("ERROR")class ProduceConfig(AppConfig):default_auto_field = "django.db.models.BigAutoField"name = "produce"verbose_name = "农产品数据"model = Nonedef ready(self):pass# ProduceConfig.train()@classmethoddef train(cls):sql = """SELECTu.id AS uid,b.id AS bid,count( h.id ) AS `rating` FROMproduce b,auth_user uLEFT JOIN produce_history h ON h.userId = uid AND h.produceId = bid GROUP BYbid,uid ORDER BYbid;"""cursor = connection.cursor()cursor.execute(sql)rdd = sc.parallelize(cursor)cls.model = ALS.train(rdd, 10)@classmethoddef recommendProductsForUser(cls, uid, topK=10):return [i.product for i in cls.model.recommendProducts(uid, topK)]@classmethoddef recommendProductsForProduct(cls, pid, topK=10):users = cls.model.recommendUsers(pid, topK)uids = [i.user for i in users]pids = []for i in uids:pids.extend(cls.recommendProductsForUser(i))pids = [i for i in set(pids) if i != pid]random.shuffle(pids)return pids[:topK]