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。

基于Spark的农产品个性推荐系统

相关技术介绍:
    1. Python

    Python是一种高级编程语言，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。

    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，具有高效、快速的数据处理能力。

    在此系统中，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。

    3. Hadoop

    Hadoop是一种开源的分布式计算框架，它支持处理大规模数据集，具有高可靠性和可扩展性。

    在此系统中，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。

    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。

    5. 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。

    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。

    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。

    在此系统中，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。

系统的实现可以分为以下七个模块：
    1. 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）。

    2. 数据预处理模块

    这个模块的主要任务是对从网络上抓取的原始数据进行清洗、去重、规范化和归一化，以方便后续处理。首先，我们需要去掉HTML标签、特殊字符等无用信息，并将数据统一编码为UTF-8格式。然后，我们可以通过一些方法（如Levenshtein距离、余弦相似度等）补全缺失或错误的信息，并进行数据去重和数据匹配等操作，最后将数据转换成适合接下来的算法使用的格式（如行列表示或稀疏矩阵表示）。

    3. 推荐算法模块

    这个模块的主要任务是根据用户历史浏览行为和购买记录，计算不同用户之间之间的相似度，并基于该相似度来推荐相似的农产品给用户。我们使用Apache Spark的MLlib库实现了协同过滤算法，通过训练模型，生成一个可以对用户进行准确预测的模型。具体来说，我们使用了Spark中的Alternating Least Squares (ALS)算法，用该算法可实现基于用户推荐与基于物品推荐，算法首先将用户id、商品id以及浏览量评分作为输入，然后输出商品相似度矩阵，矩阵中的每个元素代表两个商品之间的相似度。这样可以最大程度地发掘用户的潜在需求，提高农产品的销售量和用户粘性。

    4. 推荐模块

    这个模块是整个推荐系统的核心，主要负责将推荐算法的结果展示给用户。当用户浏览商品时，系统会根据用户的历史浏览行为和购买记录，向用户推荐相关的农产品。推荐模块采用Vue.js和Element UI等技术框架构建前端UI界面，通过Ajax技术从后台获取推荐数据。

    5. 用户管理模块

    这个模块主要是提供用户注册、登录、个人信息管理等服务。我们使用Django框架实现了用户管理模块，并将用户信息存储在数据库中。此外，为了保证用户信息的安全性，我们还需要对输入数据进行有效性验证和校验。用户管理模块的目标是提供方便的用户管理服务，增强用户的黏性和满意度。

    6. 商品管理模块

    这个模块主要是提供管理员操作的义务，用于管理农产品的相关信息，包括基本信息、价格、分类、数量等。我们使用Django框架实现商品管理模块，并将商品信息存储在数据库中。此外，对于上架的农产品信息，我们可以在后台进行审核和下架处理，确保商品的质量和安全性。商品管理模块的目标是提供高效、精准的商品管理服务，增加商品的销售量和用户评价。

    7. 购物车和订单模块

    这个模块主要涉及到购物车和订单管理，包括加入购物车、付款等全流程。我们使用Django框架实现购物车和订单模块，并将购物车信息和订单信息存储在数据库中。购物车和订单模块的目标是提供完整的购物体验和售后服务，增强用户的购买快感和满意度。

综上所述，基于Spark的农产品个性化推荐系统涉及到多个方面，需要结合多种技术和框架进行开发和实现。每个模块都仔细设计和实现，以确保系统的高效性、准确性、安全性和易用性。

技术及功能关键词:
    python pyspark hadoop django scrapy vue element-plus 协同过滤算法 
    通过scrapy爬虫框架抓取“惠农网”网站上的农产品数据 
    前台用户通过登陆注册后进入系统
    用户可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 
    管理员可在后台管理各类农产品数据 
    在商品大厅模块中，在模块页面的左侧，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
    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后，加入订单信息，随后可在我的订单模块查看历史所有的订单

目录结构(只关注标注了中文的):
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    ├── index
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    └── 项目介绍.txt