基于协同过滤的商铺智能推荐系统

背景：

在当前电子商务行业中，淘宝和京东等电商平台拥有大量的商品和商铺，用户在面对如此众多选择时，往往需要花费大量时间和精力来寻找自己感兴趣的产品。为了提高用户购物体验和销售额，基于协同过滤的淘宝商铺智能推荐系统应运而生。

介绍：

基于协同过滤的淘宝商铺智能推荐系统旨在根据用户的历史行为和偏好，为其推荐可能感兴趣的商铺和商品。该系统通过分析用户的浏览、购买和评价等行为数据，构建用户-商铺关系模型，从而为用户提供个性化的推荐结果。

实现方式与所用技术：

1. 数据采集：使用 Python 的 Scrapy 框架爬取淘宝和京东等电商平台的商铺和商品信息，并将其存储到数据库中。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重和标准化处理，以便后续的推荐算法能够有效地处理。
3. 用户行为建模：根据用户的历史行为数据（如点击、购买、评价），建立用户-商铺的关联模型，用于推荐系统的用户画像构建。
4. 特征提取：从商铺和商品的属性中提取相关特征，如类别、价格、销量等，以丰富用户画像并增强推荐结果的精准性。
5. 协同过滤算法：采用基于物品的协同过滤算法，通过计算商铺和商品之间的相似度，为用户推荐与其历史行为相似的商铺和商品。
6. 前端展示：使用 Vue.js 和 Element-UI 构建前端界面，展示推荐结果，并提供搜索、筛选和排序等功能，以便用户更好地浏览和选择推荐的商铺和商品。
7. 机器学习：利用机器学习技术，如特征工程、模型训练和评估等，对推荐算法进行优化和改进，以提高推荐系统的准确性和效果。

该项目将结合 Python 的 Django 框架作为后端，实现数据处理、推荐算法和前后端交互等功能。同时，结合 Vue.js 和 Element-UI 实现用户界面的友好和美观。通过以上技术的应用，基于协同过滤的淘宝商铺智能推荐系统能够向用户提供个性化、精准的商铺和商品推荐，提升购物体验和销售额。

技术栈

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