基于协同过滤算法的体育商品推荐系统的设计

摘要随着互联网技术的快速发展体育商品推荐成为连接用户与商品的关键桥梁既能提升购物体验又能助力商家提高销售效率。传统的体育商品推荐依赖人工管理存在成本高、效率低等问题影响用户体验和商家效益。本课题针对当前问题开发了基于协同过滤算法的体育商品推荐系统旨在解决传统推荐模式的问题实现智能化、个性化的体育商品推荐服务。系统以 Python 为开发语言借助 Flask 框架进行开发选用 MySQL 数据库存储数据采用 B/S 体系结构。面向普通用户实现了注册登录、个人信息管理、商品浏览与搜索、交流论坛参与、留言反馈、商品选购及订单跟踪等功能面向管理员用户实现了用户信息管理、商品分类与信息维护、论坛和留言板管理、系统配置以及订单处理等功能。目录1绪论1.1课题背景1.2目的和意义1.3相关开发技术介绍1.3.1 Python技术1.3.2协同过滤算法1.3.3 Flask框架1.3.4 MySQL数据库1.3.5 B/S体系结构2系统分析2.1需求分析2.2性能分析2.3可行性分析2.3.1经济可行性2.3.2技术可行性2.3.3社会可行性2.4功能需求分析2.5业务流程分析2.6推荐流程分析3系统设计3.1功能结构设计3.1.1前台模块设计3.1.2后台模块设计3.2数据库设计3.2.1概念结构设计3.2.2逻辑结构设计3.2.3物理结构设计3.3推荐算法设计3.4数据采集设计4系统实现4.1用户功能实现4.1.1首页功能实现4.1.2注册功能实现4.1.3个人中心实现4.1.4下单功能实现4.1.5评论功能实现4.1.6购物车功能实现4.2管理员功能实现4.2.1管理登录功能实现4.2.2用户管理功能实现4.2.3商品管理功能实现4.2.4留言板管理功能实现4.2.5订单管理功能实现4.3数据管理功能实现5系统测试5.1测试原则5.2测试用例5.3兼容性测试5.6测试结果6总结与展望6.1总结6.2展望参考文献致谢1 绪论1.1 课题背景近年来随着互联网科技的进步和发展人们的生活水平得到了极大的提高图书的数量也在快速增加以至于体育商品推荐的数量不断扩大管理个性化智能体育商品推荐工作也日渐繁重。由于传统的体育商品推荐方式人工管理成本高效率低还存在图书的数量不明确与管理人员沟通方面的压力。所以人工管理方式在很大的程度上存在弊端。给人们的生活带来了非常大的不便导致不能满足现在社会的需求。现如今对个性化智能体育商品推荐的管理成为一个越来越受关注的社会问题对于能够快速的找到体育商品也是为了提高体育商品推荐的效率。现在的个性化智能体育商品推荐的管理也是在不断完善。3 系统设计3.1 功能结构设计3.1.1 前台模块设计前台功能结构如图3-1所示。图3-1 前台功能结构图3.1.2 后台模块设计后台模块主要是提供给管理员使用具体的功能主要有系统的功能结构图如图3-2所示。图 3-2 后台功能结构图4系统实现4.1 用户功能实现4.1.1首页功能实现当人们打开系统的网址后首先看到的就是首页界面。在这里人们能够看到系统的导航条通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图4-1所示。图4-1 系统首页界面4.1.2注册功能实现在系统注册页面的输入栏中输入用户注册信息进行注册操作系统注册页面如图4-2所示。图4-2 系统注册页面系统登录在系统登录页面的输入栏中输入用户名和密码进行登录系统登录页面如图4-3所示。图4-3 系统登录页面4.1.4 下单功能实现用户进入系统首页在导航栏中点击商品信息进入商品页点击商品跳转到购买页面进入下单流程页面如图4-6所示。。图4-6用户下单主页面4.1.6 购物车功能实现用户进入系统首页在导航栏中点击购物车进入购物车页面页面如图4-8所示。图4-8购物车主页面4.2 管理员功能实现4.2.1管理登录功能实现管理员登录在登录页面正确输入用户名和密码后进入操作系统进行操作如图4-9所示。图4-9管理员登录页面管理员进入主页面主要功能包括对首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等进行操作。管理员主页面如图4-10所示。图4-10管理员主页面4.2.2用户管理功能实现管理员点击用户管理。在用户页面输入用户账号进行查询、新增或删除用户列表并根据需要对用户详情信息进行详情、修改或删除操作如图4-11所示。图4-11用户管理页面4.2.3商品管理功能实现管理员点击商品信息管理。在商品信息页面输入商品分类进行查询、新增或删除商品信息列表并根据需要对商品信息进行详情、修改、查看评论或删除操作如图4-13所示。图4-13商品信息管理页面4.3 数据管理功能实现本系统基于大数据理念构建体育商品推荐模型。通过网络爬虫采集并清洗后的商品数据成功导入系统数据库。下图展示了部分商品数据样本包括商品编号、名称、分类、价格、库存、限购次数等多个关键字段如图4-18 系统商品数据样本部分截图。图4-18部分商品数据样本从该图可以看出系统已成功采集并存储商品数据 共计8条每条数据都包含商品的完整信息包括商品编号、名称、分类如“足球”、“商品分类6”商品价格如99.9元、88元等商品限购数量、库存总量、最近点击时间等用户行为相关字段。这些结构化的数据为协同过滤算法提供了基础数据支撑结合用户浏览、评分、收藏等行为日志构建完整的用户兴趣模型实现精准个性化推荐。尽管当前商品数据量为8条用于演示系统逻辑但系统架构完全支持大规模数据的处理与推荐。5 系统测试系统测试其需贯穿全过程以发现并修改问题涵盖软件、数据及硬件测试还需了解测试流程等。部分测试用例包括管理员登录测试成功、推荐功能测试新用户、老用户等场景均通过及兼容性测试在多种浏览器上均正常运行。测试在普通配置设备的 Windows 7 及以上系统进行采用功能测试法结果显示系统可正常使用。