Python语言、Django框架、京东数据采集、reques爬虫、MySQL数据库

协同过滤推荐算法（基于物品、基于用户）

基于python商品推荐系统 爬虫+双推荐算法+django框架 协同过滤算法 电商数据 毕业设计

1. 登录、注册、退出            2. 首页（包含2种协同过滤推荐算法）        3. 商品详情页

4. 搜索页面                           5. 类别页面                                                  6. 收藏商品功能

7. 给商品打分功能                 8. 购物车购买商品功能

Python协同过滤算法商品推荐系统是一个基于Python的机器学习应用程序，可以根据已有用户的偏好数据，分析出不同用户的兴趣相似度，并根据计算出来的相似度值向用户推荐最适合的商品。

具体来说，该系统可以通过使用Python的机器学习库如scikit-learn、pandas等来实现协同过滤算法。该算法主要分为两种：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤是指根据用户对一系列物品的评价历史，计算不同用户之间的相似度，进而推荐相似度高的用户之间喜欢的物品。而基于物品的协同过滤则是根据物品之间的相似性进行推荐，即寻找与用户已评价过的物品最相似的物品进行推荐。

在系统实现方面，需要从数据库中获取历史的用户评价数据，通过数据清洗和处理，生成用户评价矩阵和物品评价矩阵。然后将这些数据传入机器学习模型中进行训练，并根据用户已评价过的商品和相似度计算方法来预测用户未评价过的物品的评分。在推荐时，系统可以根据预测出的评分值，向用户推荐得分最高的物品。

此外，为了提高推荐准确性，系统还可以将其他因素如价格、销量等纳入考虑范围，并按照一定的规则进行加权处理。同时，为了增强用户体验，系统还可以开发用户界面，提供商品搜索、推荐列表等功能，使得用户可以更加便捷地找到自己需要的商品。

总之，Python协同过滤算法商品推荐系统是一种高效、准确、个性化的推荐系统，不仅可以提高用户购物体验，还可以帮助商家更好地了解市场需求，实现营销增长。