基于Django的协同过滤商品推荐系统设计与实现

随着电子商务的蓬勃发展，如何从海量商品信息中快速、准确地为用户推荐其可能感兴趣的商品，已成为提升用户体验和平台竞争力的关键。协同过滤推荐算法因其不依赖商品内容信息、能够发现用户潜在兴趣的优点，被广泛应用于各类推荐场景。本毕业设计旨在设计并实现一个基于Django框架的协同过滤商品推荐系统（源码编号07266），为计算机系统服务领域的应用实践提供参考。

一、系统总体设计

本系统采用经典的B/S（浏览器/服务器）架构，以Python的Django作为后端Web开发框架，前端结合HTML、CSS、JavaScript及Bootstrap等主流技术进行页面展示。数据库选用关系型数据库MySQL，用于存储用户信息、商品信息、用户行为数据（如评分、点击、购买记录）等。系统核心模块包括用户管理模块、商品管理模块、用户行为收集模块、协同过滤推荐算法模块以及推荐结果展示模块。

二、协同过滤算法实现

推荐算法是系统的核心。本设计主要实现了基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）两种经典算法。

1. 数据预处理与相似度计算：系统首先收集用户对商品的历史评分数据（显式反馈）或浏览、购买等隐式反馈数据（经过量化处理）。对于UserCF，计算用户之间的相似度，常用方法有余弦相似度或皮尔逊相关系数。对于ItemCF，则计算商品之间的相似度。系统通过矩阵形式存储用户-物品评分数据，并利用Python的科学计算库（如NumPy、SciPy）高效完成相似度计算。

1. 最近邻筛选与评分预测：为目标用户（或目标商品）找出最相似的K个邻居（用户或商品）。然后，根据邻居对目标物品的评分（或目标用户对邻居物品的评分），进行加权平均，预测目标用户对未评分商品的喜好程度。

1. Top-N推荐生成：根据预测评分对所有候选商品进行排序，筛选出评分最高的N个商品作为最终推荐列表，呈现给用户。

为了提高算法在大数据量下的性能，系统可以考虑引入稀疏矩阵存储技术，并对相似度计算过程进行优化，例如只计算共同评分项超过一定阈值的用户/物品对。

三、Django系统实现细节

1. 模型层（Models）：利用Django的ORM（对象关系映射）功能，定义核心数据模型，如User、Product、Rating（评分记录）、UserBehaviorLog（行为日志）等。这简化了数据库操作，并确保了数据的一致性。

1. 视图层（Views）：负责业务逻辑处理。核心视图包括处理用户登录注册、商品列表展示、用户评分提交、触发推荐计算并返回推荐结果等。推荐算法的调用被封装在视图或独立的工具模块中。

1. 模板层（Templates）：使用Django模板语言动态生成HTML页面。设计友好的用户界面，包括主页、商品详情页、个人中心（展示历史行为和个性化推荐列表）等。

1. URL路由与用户会话：通过urls.py配置URL与视图函数的映射。利用Django的会话（Session）和认证系统管理用户登录状态，确保推荐行为与用户身份绑定。

1. 数据采集与冷启动处理：系统通过记录用户的点击、停留时长、购买等行为，丰富用户偏好数据。针对新用户或新商品（冷启动问题），系统设计了辅助策略，如结合热门商品推荐、基于商品基本属性的内容推荐作为补充，待数据积累后再启用协同过滤。

四、系统服务与部署

作为计算机系统服务的一部分，本系统注重可用性与可扩展性。开发完成后，可部署在Linux服务器上，使用Nginx作为反向代理服务器，Gunicorn或uWSGI作为WSGI应用服务器与Django应用对接。数据库、算法模型可以随业务增长进行分布式扩展考虑。系统提供了管理员后台，便于管理商品、用户和查看系统运行数据。

五、与展望

本毕业设计成功实现了一个结构清晰、功能完整的Django协同过滤商品推荐系统原型。它不仅验证了协同过滤算法在实际Web应用中的可行性，也为计算机系统服务中个性化推荐功能的集成提供了实践范例。未来工作可围绕以下方面展开：引入更先进的算法（如矩阵分解、深度学习模型）；实现实时推荐更新；利用Redis等缓存技术提升推荐响应速度；以及进行更全面的A/B测试以评估推荐效果，从而持续优化系统，提升服务质量。