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F019 vue+flask海外购商品推荐可视化分析系统一带一路【三种推荐算法】

news 2025/9/18 5:44:04

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

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编号: F019
关键词：海外购推荐系统一带一路 python

视频

Vue+Flask 海外购电商大数据推荐系统源码（三种推荐算法 + 全新界面布局）

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask构建的一带一路国家进口商品推荐可视化系统，其核心功能围绕商品数据的展示、智能推荐和用户管理展开。主要包括：首页，用于展示系统概览和轮播图；商品推荐模块，利用UserCF、ItemCF和SVD三种算法为用户提供个性化的商品推荐；数据可视化模块，通过丰富的图表展示进出口商品统计、一级分类分析（柱状图）、分类统计（饼图）、店铺分析（环图）和进口国家分析（漏斗图），为用户提供直观的数据分析；表格功能，允许用户查看详细的商品信息；以及用户管理模块，包含登录与注册功能，和个人设置（允许用户修改个人信息、头像及密码），确保系统的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，该前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和Echarts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy（或类似ORM工具）与MySQL数据库进行持久化数据存储。此外，系统还包含一个独立的数据抓取模块，负责从外部来源抓取商品数据并将其导入MySQL数据库，为整个系统提供数据支撑。

2.1系统架构图

在这里插入图片描述

2.2 功能模块图

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3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录注册做的是一个可以切换的登录注册界面，点击去登录后者去注册可以切换，背景是一个视频，循环播放。
登录需要验证用户名和密码是否正确，如果不正确会有错误提示。
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注册需要验证用户名是否存在，如果错误会有提示。
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3.2 主页

主页的布局采用了上侧是菜单，下侧是操作面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，如果是新注册用户。
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3.3 数据分析

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3.4 商品信息

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3.5 三推荐算法推荐商品

UserCF推荐算法：
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ItemCF推荐算法：
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SVD推荐算法：
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4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：以下是一个基于用户协同过滤(UserCF)的一带一路进口商品推荐系统的Python实现。该算法通过分析用户的历史行为数据，为每个用户提供个性化的商品推荐。系统首先计算用户之间的相似度矩阵，然后根据相似度矩阵为每个用户推荐最相关的商品。

4.2 流程图

在这里插入图片描述

4.3 代码实例

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'):# 构建用户-商品矩阵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):# 计算用户-用户相似度矩阵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):# 找到与目标用户相似的用户similar_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False)[1:]# 提取相似用户的购买记录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)# 过滤掉用户已经购买的商品already_bought = user_item_matrix.loc[user_id]recommended_items = recommended_items[already_bought == 0]# 返回推荐商品列表recommended_items = recommended_items.sort_values(ascending=False).head(top_n)return recommended_items.index.tolist()# 示例数据
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)# 推荐用户1的商品
recommendations = recommend_items(1, user_item_matrix, user_similarity_df)
print("推荐给用户1的商品:", recommendations)