作者：计算机学姐
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系统展示
【2025最新】基于大数据+大屏可视化+SpringBoot+Vue+MySQL的宠物商品信息比价及推荐系统。
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摘要
本文介绍了一种基于大数据技术的宠物商品信息比价及推荐系统。该系统利用先进的算法和用户反馈，为宠物爱好者提供个性化的商品信息比价和推荐服务。通过整合各大电商平台数据，结合用户的历史购买行为和偏好，系统能够精准推送符合用户需求的宠物商品，提高购物效率和满意度。
研究意义
随着宠物市场的不断扩大和电商平台的快速发展，用户面临着海量宠物商品的选择难题。本研究旨在通过构建宠物商品信息比价及推荐系统，帮助用户快速筛选出性价比高的商品，节省时间和精力。同时，该系统有助于商家精准营销，提升用户黏性和转化率，对推动宠物电商行业的健康发展具有重要意义。
研究目的
本研究的主要目的是开发一个高效、准确的宠物商品信息比价及推荐系统。通过大数据分析技术，深入挖掘用户购买行为和偏好，优化推荐算法，提高推荐精度和用户体验。此外，本研究还致力于探索如何结合用户反馈和实时数据，动态调整推荐策略，实现个性化推荐服务的持续优化。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
from django.http import JsonResponse
from .models import User, PetProduct
from .recommender import recommend_products
def get_user_recommendations(request, user_id):
try:
user = User.objects.get(id=user_id)
products = recommend_products(user) # 调用推荐算法
data = [{'id': prod.id, 'name': prod.name, 'price': prod.price} for prod in products]
return JsonResponse(data, safe=False)
except User.DoesNotExist:
return JsonResponse({'error': 'User not found'}, status=404)
# 假设的推荐算法函数，实际实现会更复杂
def recommend_products(user):
# 这里仅为示例，实际推荐算法会考虑更多因素
return PetProduct.objects.filter(category__in=user.preferred_categories).order_by('?')[:10]
总结
基于大数据技术的宠物商品信息比价及推荐系统，有效解决了用户在海量商品中选择的难题，提高了购物效率和满意度。该系统通过精准推荐和实时比价，为用户提供了更加便捷、高效的购物体验。同时，该系统也为商家提供了精准营销的渠道，促进了宠物电商行业的繁荣发展。未来，随着技术的不断进步和数据的持续积累，该系统有望进一步优化和完善，为用户提供更加智能化、个性化的服务。
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