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协同过滤算法协同过滤是推荐系统中比较常用的算法之一其核心思想是寻找用户之间的相似性通过发现用户之间的共性向用户推荐可能喜欢的商品或服务。Python Django VueDjango 是一个基于 Python 的 Web 开发框架Vue 则是一个非常流行的前端框架两者可以很好地配合使用实现一个功能完备的 Web 应用程序。ScrapyScrapy 是一个强大的 Python 网络爬虫框架可以用来抓取京东零食等网站上的数据并将其存入数据库中。零食检索和详情在应用程序中集成一些搜索功能可以让用户更快速地找到自己感兴趣的产品同时也需要制作一个详细的零食详情页面供用户查看。加入购物车和结算购买这是一个典型的电商平台功能需要实现添加商品到购物车、修改购物车数量、删除购物车商品等功能并且需要制作一个购物车页面供用户结算购买。历史订单和个人中心在用户登录后可以展示其历史订单信息提高用户的购买体验。同时还需要一个个人中心页面让用户可以修改个人信息、查看自己的购物车和订单等。后台管理这是一个管理员使用的页面可以管理零食商品数据、订单信息和用户数据等。
这个推荐系统的核心是协同过滤算法其具体实现包括两个阶段分别是对用户历史行为数据的处理和对用户相似性的计算。
在第一阶段中我们需要将用户在零食网站上的历史行为数据进行处理包括用户浏览、点赞、收藏、购买等操作。通过这些操作的记录我们可以建立一个“用户-零食”矩阵即每一行代表一个用户每一列代表一种零食在矩阵中填充的值代表了用户对该零食的喜爱程度或者关注程度比如购买次数或者收藏次数等等。
在第二阶段中我们需要利用用户-零食矩阵来计算用户之间的相似度通常采用的方法是计算余弦相似度或者皮尔逊相关系数等相似度度量方法。计算出各个用户之间的相似度后就可以利用加权平均数等方法为目标用户推荐一些他/她可能感兴趣的零食。
当然为了提高推荐效果我们还可以采用一些优化手段比如引入隐式反馈信息加入时间因素等等。
最后需要实现一个完整的零食推荐系统还需要技术支持比如使用 Python 爬虫技术抓取京东零食数据使用 Django 框架搭建 Web 应用程序使用 Vue 前端框架进行页面展示等等。
技术栈
python django vue 协同过滤算法 scrapy 爬虫抓取京东零食 零食检索 零食详情 加入购物车 结算购买 查看历史订单 个人中心 基于用户历史浏览来推荐零食 后台管理零食商品数据
视频 024 基于协同过滤的零食推荐系统-设计展示 截图
