1、项目介绍

（1）后端技术栈(python):
- Django框架 - django-simpleui 后台ui框架 - mysql 数据库

（2）前端技术栈(nodejs+vue3):
- vue框架 - element-plus vue3组件库 - element-plus-admin 页面框架 - postcss 样式后处理 - tailwindcss 样式库 - vite 打包工具 - typescript 强类型的js

（3）数据爬虫(python):
- scrapy 爬虫框架 - requests 轻量爬虫工具 - xpath 页面数据抽取

（4）推荐算法： 采用协同过滤推荐算法

京东商品推荐系统是基于协同过滤推荐算法构建的系统。协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的行为数据和商品的特征，找出用户之间的相似性，从而推荐给用户可能感兴趣的商品。

在京东商品推荐系统中，用户可以通过浏览、购买、评价等行为产生个人行为数据。系统会收集这些数据，并对用户进行分类和相似度计算。通过比较用户之间的相似度，系统可以找到与当前用户兴趣相似的其他用户。然后根据这些相似用户的行为数据，推荐给当前用户可能感兴趣的商品。

2、项目界面

（1）系统首页

3、项目说明

京东商品推荐系统是基于协同过滤推荐算法构建的系统。协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的行为数据和商品的特征，找出用户之间的相似性，从而推荐给用户可能感兴趣的商品。

在京东商品推荐系统中，用户可以通过浏览、购买、评价等行为产生个人行为数据。系统会收集这些数据，并对用户进行分类和相似度计算。通过比较用户之间的相似度，系统可以找到与当前用户兴趣相似的其他用户。然后根据这些相似用户的行为数据，推荐给当前用户可能感兴趣的商品。

为了提高推荐的准确性和个性化程度，京东商品推荐系统还可以结合用户的个人信息、购买历史、浏览记录等进行综合分析。系统会根据用户的特征和偏好，给出更加精准的商品推荐。

京东商品推荐系统的目标是提供给用户个性化的、高质量的商品推荐，以增加用户的购买率和满意度。通过不断优化算法和数据分析，系统可以不断提升推荐的准确性和用户体验，为用户提供更好的购物体验。

4、核心代码