【源码】基于Python和Django的农产品推荐系统

项目简介

本项目是基于Python和Django框架的农产品推荐系统。通过抓取农产品数据、进行预处理、实现推荐算法以及完成后端和前端开发，为用户提供个性化的农产品推荐服务。项目结合了PySpark、Hadoop、Scrapy、Vue和Element Plus等技术和框架，有助于提升用户购物体验和满意度，促进农产品销售，推动农业电子商务发展。

项目的主要特性和功能

1. 数据抓取：运用Scrapy爬虫框架从“惠农网”等电商网站抓取农产品数据，存储至数据库与Hadoop分布式文件系统。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、规范化和归一化处理，便于后续操作。
3. 推荐算法：采用协同过滤算法，依据用户历史浏览与购买记录计算相似度，推荐相似农产品。
4. 用户管理：提供注册、登录、个人信息管理等服务，增强用户黏性与满意度。
5. 商品管理：管理员可管理农产品基本信息、价格、分类、数量等。
6. 购物车和订单管理：用户能将商品加入购物车、付款并管理订单，享受完整购物体验与售后服务。
7. 前端展示：使用Vue.js和Element Plus构建UI界面，通过Ajax从后台获取推荐数据并展示。

安装使用步骤

1. 安装依赖：按照项目要求安装Python环境，使用pip安装Django、Scrapy、PySpark等所需Python库。
2. 配置数据库：安装并配置MySQL数据库，导入项目提供的SQL脚本初始化数据库。
3. 运行爬虫：运行Scrapy爬虫，抓取农产品数据保存到数据库。
4. 启动后端服务：进入Django项目目录，运行python manage.py runserver启动后端服务器。
5. 启动前端服务：进入Vue项目目录，运行npm install安装前端依赖，再运行npm run serve启动前端服务。
6. 访问系统：打开浏览器，访问http://localhost:8080，即可使用系统进行农产品推荐和购买。

注意：本项目涉及多个技术和框架，需一定技术基础进行配置和运行。同时，爬取网站数据要遵守网站爬虫协议，避免对网站造成过大负担。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】