基于协同过滤算法的电商商品推 荐系统的设计与实现

[14]造成的，获得高评分的建议和热门的建议，以筛选当前登录用户评估和购买的产品。图4.9个性化推荐展示4.3.3热门推荐热门推荐商品是推荐评分高的商品和购买量多的商品，同时过滤当前登录用户已经评分、购买的商品，页面展示如图4.10。图4.10热门推荐展示4.3.4商品榜单商品榜单是平均分最高的商品类型下平均分最高的商品的集合列表，页面展示如图4.11。图4.11商品榜单结果4.4各功能界面的开发与实现4.4.1前台用户功能开发注册页面展示如图4.12，用户要登录购买，没有帐户的用户必须注册，并且创建的属性必须正确且唯一。没有帐户的用户可以在购物中心主页上单击注册按钮，注册过的的用户可以直接登录。图4.12注册页面图4.13是登录模块的相关页面设计，用户需要正确输入和密码才能实现用户登录功能，对于忘记密码的用户，右下角也设计了忘记密码功能。图4.13登录页面首页面展示如图4.14，主页主要包括商品搜索框，头部包含首页、商品分类、商品榜单按钮等，部是一些友情链接。图4.14首页面商品详情页面展示如图4.15，商品详情页除了包含商品的基本信息外，还有点赞、收藏、评分、加入购物车、立即购买功能。页面是还展示了商品的价格、商品的类型、销售情况、评分情况和点赞、收藏数量。图4.15商品详情页面购物车页面展示如图4.16，含有用户添加在购物车上的商品信息，包括单价、数量、总数等，用户还可以将商品从购物车上移除，将购物车清空，并选择商品进行结算。图4.16购物车页面信息修改面展示如图4.17，个人信息的修改包括用户名、头像、号码等基本信息，还有提交和密码。图4.17用户信息修改页面4.4.2后台管理功能开发管理员登录页面展示如图4.18，登录页面主要展示了用户登录账号功能。图4.18后台登录页面数据分析页面展示如图4.19，数据分析包含商品类型数量分析、商品点击量分析和商品点赞量分析。图4.19数据分析可视化页面用户管理页面展示如图4.20，用户管理包括对用户信息的删除和密码修改，还有搜索框。图4.20用户管理页面商品管理包括对商品信息的添加、修改、删除和检索，页面展示如图4.21。图4.21商品管理页面订货管理包含订货号，创建时间，收货人，订货状态，订货总价，订货内商品信息如图4.22，订货管理包含订货号，创建时间，收货人，订货状态，订货总价。图4.22订单管理页面评分信息管理页面展示如图4.23，评分信息管理包含了评分信息，以及对评分的搜索和删除。图4.23评分管理页面管理员管理页面展示如图4.24，管理员管理包含了管理员信息的增加、删除和搜索。图4.24管理员管理页面5系统测试5.1功能测试商品推荐系统实现后，为了检查对系统所期望的所有功能是否能正确实现，对其进行了功能测试。5.1.1用户注册用户在网站上注册和注册。只有在确认正确的地址和用户名、未注册的号码、正确的手机号码和邮箱格式以及两个密码后，并且缺一不可，才能进行注册。表5.1为具体测试用例及结果。表5.1注册用例表编号测试项目操作步骤预期结果实际结果结果比较001用户注册输入用户名且已注册和未注册邮箱，两次密码确认一致，手机号码格式正确，其他完整填写正确。注册失败，提示用户名已存在注册失败符合002用户注册输入用户名且未注册和已注册邮箱，密码确认一致，其他完整填写正确。注册失败，提示注册邮箱已存在注册失败符合003用户注册输入用户名且未注册和未注册邮箱，两次密码确认一致，手机号码格式正确，其他完整填写正确。注册成功，跳转到指引页面注册成功符合004用户注册输入用户名且已注册和未注册邮箱，两次密码确认一致，手机号码格式不正确填写，其他完整填写正确。注册失败，提示手机号格式不正确注册失败符合005用户注册输入用户名且已注册和已注册邮箱，密码确认一致，其他完整填写正确。注册失败，提示相关注册信息没有填写注册失败符合5.1.2用户登录用户登录后才能进行购物和消费。通过商品推荐系统验证，只有提供正确的用户名和密码，输入的信息准确且不漏不空，否则就无法登录进行后续操作。表5.2为具体的测试用例及结果。表5.2登录用例表编号测试项操作步骤预期结果实际结果结果比较001用户登录输入正确的账号和密码登录成功，跳转到商城主页登录成功符合002用户登录输入正确的账号，错误的密码登录失败，提示密码错误登录失败符合003用户登录输入不存在的账号登录失败，提示账号不存在登录失败符合004用户登录输入空的账号和或空密码登录失败，提示账号或密码不能为空登录失败符合5.1.3商品购买用户选择商品到购物车，在购物车里面修改商品数量，商品价格会随着数量的增加呈现线性相关现象，结算时填写信息，生成的订单正常，金额和商品数量正确，最后跳转支付页面。表5.3为具体的测试用例及结果。表5.3商品购买用例表编号测试项操作步骤预期结果实际结果结果比较001添加商品到购物车将一台价值7599元的苹果手机添加到购物车，然后增加其数量合计价格正确增加。价格变动正确符合002结算功能点击购物车结算功能确认页面金额和商品数量正确预订单生成正常符合003提交订单选择收货地址，并提交订单后台查看订单生成数据正确，用户端跳转到支付页面生成订单正常符合5.2算法测试用户根据自己的喜好来对商品进行购买、点赞、收藏和评论，在进行对同一类型商品的购买、点赞、收藏、评论后，对应的个性化推荐页面也会产生改变，为用户推荐用户可能感兴趣的同类型商品，进而增加商品转化率，提高销售业绩，表5.4为具体的测试用例及结果。表5.4算法测试用例表编号测试项操作步骤预期结果实际结果结果比较001购买商品多次购买同一类商品购买成功，个性化推荐此类商品增多推荐成功符合002点赞商品多次点赞同一类商品点赞成功，个性化推荐此类商品增多推荐成功符合003收藏商品多次收藏同一类商品收藏成功，个性化推荐此类商品增多推荐成功符合004评论商品多次评论同一类商品评论成功，个性化推荐此类商品增多推荐成功符合5.3测试总结通过上面的功能测试和算法测试，发现测试结果符合预期结果。功能测试包含了用户注册、登录和商品购买流程，所有测试用例都达到了预期效果。比如注册时系统能准确识别重复用户名、格式错误的手机号，登录时能正确验证账号密码。算法测试检查了推荐系统的响应能力，结果显示用户的购买、点赞、收藏和评论等行为都能使个性化推荐页面产生变化，说明系统原定的需求是可以满足的，系统设计的效果得到实现，系统是符合要求的。6总结与展望本文设计与实现了一个基于协同过滤算法的电商商品推荐系统，为电商企业提供了全面、准确的数据支持和个性化的商品推荐服务，相信通过本研究，能为电商行业的快速发展贡献力量，同时，促进提升用户体验和购物满意度。在为用户提供登录、注册、搜索、购物、等功能的同时，还为管理员了多项管理功能。该系统的开发利用了Python、Django、MysQL等相关技术，实现了系统的前后端分离，分别管理，前端简洁便捷，后端全面高效。虽然本文较好的完成了系统的实现，但仍有不足的地方，比如系统的准确性还有待提升，实时性上也需要更多的软硬件支持。在未来，电商推荐还需要不断的技术创新，希望能通过推动电商实现数字化转型，通过大数据和人工智能技术，平台可以实现更精细的推荐和管理，从而提高服务质量和推荐效率，推动电商行业的高质量发展。随着跨境电商的规模不断扩大，电商企业还需要积极拓展跨境电商市场，优化好不同地区的物流体系和支付体系，提升在国际方面的竞争力。同时也要注重可持续发展，提倡可持续的消费理念，满足不同消费者的环保需求。电商企业需要根据市场发展趋势，灵活制定发展方向和目标，才能在时代的洪流立于不败之地。参考文献钟美芳，何风琴.网络购物中个性化推荐系统对消费者的影响研究［J］.江西经济管理干部学院，2024:42-45.张玮佳.通过个性化推荐系统提升消费者购物体验［J］.数字经济2024.06.009,.艾媒咨询，2024年中国AI电商行业研究报告.艾媒产业升级研究院2024-02-08.史玉林.电子商务网络消费者个性化推荐研究[D].兰州交通大学，2024.张旭.基于神经协同过滤算法的农产品推荐系统研究[D].江西农业大学，2024.李云鹏.大数据的分布式电商信息实时展示系统的设计与实现.西北工业大学,2022,32(09).余江龙,宋腾飞,汪德超,李海龙,马正忠.个性化推荐系统研究方法综述.昆明理工大学交通工程学院，2024,20(10).付强.融合用户特征和项目特征的混合推荐算法研究［D］.南昌大学，2023:68.程丽珍.电商平台用户的行为分析和商品推荐［F］.东华大学，2023:71.黄勃,严非凡,张昊等.推荐系统研究进展与应用[J].武汉大学学报,2021.包雪文.大数据技术在电子商务发展中的应用研究[J].电子商务评论,2024.MingFangpeng,TanLiang,ChengXiaofan.PersonalizedRecommendationSystemforE-Commerce:AHybridApproach.2021.HaoYaxian,Shi