1 简介

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🍅文末获取源码联系🍅
计算机毕设之基于python大数据的电商用户行为分析与推荐系统。

2 设计概要

21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，人们可以随时随地浏览到海量信息，但是这些大量信息千差万别，需要费事费力的筛选、甄别自己喜欢或者感兴趣的数据。对网络电影服务来说，需要用到优秀的协同过滤推荐功能去辅助整个系统。

系统核心介绍

1.爬虫（爬取淘宝平台商品信息）+大屏可视化统计分析

2.电商平台的功能，用户可以登录前台 浏览商品，下单支付等基础功能。管理员后台 发布商品，发货 管理订单等基础功能。

3.协同过滤算法推荐：可根据用户的个人行为，确定用户的“喜好”类型进行前台首页的推荐模块展示，如：A用户喜欢某一类型的商品，通过该用户登陆后在该类型商品下的浏览时长、点击次数、是否收藏，汇总该用户在该类型的权重得分，将用户最为喜爱的该类型判断出来，持续推荐该类型下的商品

4.使用 spark 、hive 等技术栈

3 系统关键技术

具体请直接咨询，以回复为准，使用Java，python，springboot，vue，mysql, mybaties, typescript, html ,css, js 等进行开发

4 开发工具

计算机毕业设计之基于django和爬虫的nba数据可视化系统

5 代码展示

@RequestMapping("/strategy")
@RestController
@Scope("prototype")
public class StrategyController {
    @Autowired
    private StrategyService strategyService;
    @Value("${web.upload-path}")
    private String path;

    @RequestMapping("/findPage")
    public ObjDat<Strategy> findPage(Strategy strategy, @RequestParam(value="page", defaultValue="1") int page, @RequestParam(value="limit", defaultValue="10") int limit){
        return strategyService.findPage(strategy,page-1,limit);
    }

    @RequestMapping("/edit")
    public JsonResult edit(HttpServletRequest request, Strategy strategy) throws IOException {
        User user=(User)request.getSession().getAttribute("user");
        if(user==null){
            return JsonResult.error("请登录");
        }
        String str=strategyService.edit(request,strategy);
        if(str.equals("成功")){
            return JsonResult.success("操作成功");
        }else{
            return JsonResult.error("操作失败");
        }
    }

6 系统功能描述

项目功能演示

7 最后

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