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編號: F019
關鍵詞：海外購 推薦系統 一帶一路 python

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1 系統簡介

系統簡介：本系統是一個基于Vue+Flask構建的一帶一路國家進口商品推薦可視化系統，其核心功能圍繞商品數據的展示、智能推薦和用戶管理展開。主要包括：首頁，用于展示系統概覽和輪播圖；商品推薦模塊，利用UserCF、ItemCF和SVD三種算法為用戶提供個性化的商品推薦；數據可視化模塊，通過豐富的圖表展示進出口商品統計、一級分類分析（柱狀圖）、分類統計（餅圖）、店鋪分析（環圖）和進口國家分析（漏斗圖），為用戶提供直觀的數據分析；表格功能，允許用戶查看詳細的商品信息；以及用戶管理模塊，包含登錄與注冊功能，和個人設置（允許用戶修改個人信息、頭像及密碼），確保系統的安全性和個性化體驗。

2 功能設計

該系統采用典型的B/S（瀏覽器/服務器）架構模式。用戶通過瀏覽器訪問Vue前端界面，該前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生態系統中的Vuex（用于狀態管理）、Vue Router（用于路由導航）和Echarts（用于數據可視化）等組件構建。前端通過API請求與Flask后端進行數據交互，Flask后端則負責業務邏輯處理，并利用SQLAlchemy（或類似ORM工具）與MySQL數據庫進行持久化數據存儲。此外，系統還包含一個獨立的數據抓取模塊，負責從外部來源抓取商品數據并將其導入MySQL數據庫，為整個系統提供數據支撐。

2.1系統架構圖

2.2 功能模塊圖

3 功能展示

3.1 登錄 & 注冊

登錄注冊做的是一個可以切換的登錄注冊界面，點擊去登錄后者去注冊可以切換，背景是一個視頻，循環播放。
登錄需要驗證用戶名和密碼是否正確，如果不正確會有錯誤提示。

注冊需要驗證用戶名是否存在，如果錯誤會有提示。

3.2 主頁

主頁的布局采用了上側是菜單，下側是操作面板的布局方法，右側的上方還有用戶的頭像和退出按鈕，如果是新注冊用戶。

3.3 數據分析

3.4 商品信息

3.5 三推薦算法推薦商品

UserCF推薦算法：

ItemCF推薦算法：

SVD推薦算法：

4程序代碼

4.1 代碼說明

代碼介紹：以下是一個基于用戶協同過濾(UserCF)的一帶一路進口商品推薦系統的Python實現。該算法通過分析用戶的歷史行為數據，為每個用戶提供個性化的商品推薦。系統首先計算用戶之間的相似度矩陣，然后根據相似度矩陣為每個用戶推薦最相關的商品。

4.2 流程圖

4.3 代碼實例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritydef build_user_item_matrix(data, user_col='user_id', item_col='item_id', rating_col='rating'):# 構建用戶-商品矩陣user_item_matrix = data.pivot(index=user_col, columns=item_col, values=rating_col).fillna(0)return user_item_matrixdef compute_user_similarity(user_item_matrix):# 計算用戶-用戶相似度矩陣user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)user_similarity_df = pd.DataFrame(user_similarity, index=user_item_matrix.index, columns=user_item_matrix.index)return user_similarity_dfdef recommend_items(user_id, user_item_matrix, user_similarity_df, top_n=10):# 找到與目標用戶相似的用戶similar_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False)[1:]# 提取相似用戶的購買記錄recommended_items = pd.Series(dtype=float)for similar_user, similarity in similar_users.items():items = user_item_matrix.loc[similar_user]score = items * (similarity)recommended_items = recommended_items.add(score, fill_value=0)# 過濾掉用戶已經購買的商品already_bought = user_item_matrix.loc[user_id]recommended_items = recommended_items[already_bought == 0]# 返回推薦商品列表recommended_items = recommended_items.sort_values(ascending=False).head(top_n)return recommended_items.index.tolist()# 示例數據
data = pd.DataFrame({'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 4],'item_id': ['A', 'B', 'B', 'C', 'A', 'D'],'rating': [5, 4, 3, 2, 5, 3]
})user_item_matrix = build_user_item_matrix(data)
user_similarity_df = compute_user_similarity(user_item_matrix)# 推薦用戶1的商品
recommendations = recommend_items(1, user_item_matrix, user_similarity_df)
print("推薦給用戶1的商品:", recommendations)