Python+Django协同过滤商品推荐系统实战

1. 项目概述与核心价值

这个基于Python+Django的协同过滤商品推荐系统，是我在指导本科生毕业设计时反复打磨的实战项目。不同于市面上简单的Demo，它完整实现了从数据采集、算法优化到前后端交互的全流程，特别适合需要高质量毕设源码的计算机专业学生，或是计划快速搭建推荐系统原型的开发者。

系统最核心的价值在于三点：首先，采用改进的协同过滤算法解决传统推荐中的冷启动和数据稀疏问题；其次，提供完整的远程调试方案，解决学生部署环境不一致的痛点；最后，配套的文档包含20+页的详细设计说明和答辩技巧，这些都是普通开源项目不会提供的"隐形知识"。

2. 系统架构设计解析

2.1 技术栈选型依据

选择Django作为后端框架主要考虑三点：一是其自带的Admin后台能快速构建商品管理系统，二是ORM层简化了数据库操作（对不熟悉SQL的学生特别友好），三是成熟的中间件机制便于实现用户行为日志采集。前端采用Bootstrap+jQuery组合而非Vue/React，是为了降低学习曲线，让学生更专注于推荐算法本身。

数据库选用MySQL而非Django默认的SQLite，原因在于：

• 需要处理用户行为大数据（实测支持10万级评分记录）
• 便于实现读写分离优化查询性能
• 更贴近企业真实环境

2.2 协同过滤算法实现方案

系统实现了两种经典协同过滤：

1. 用户基（User-Based）：通过皮尔逊相关系数计算用户相似度

   python复制def pearson_sim(user1, user2):
       # 获取共同评分项
       common_items = {item for item in user1.ratings if item in user2.ratings}
       n = len(common_items)
       
       if n == 0: return 0
       
       # 计算分子分母
       sum1 = sum(user1.ratings[item] for item in common_items)
       sum2 = sum(user2.ratings[item] for item in common_items)