基于深度学习的电商平台商品分类系统+毕业论文
该系统采用前后台架构,前台提供用户注册登录、商品展示购买、排行榜及两种推荐算法(深度学习和关联规则);后台包含管理员权限、商品订单支付管理、推荐算法配置及营业额统计等功能。技术栈使用Python3.8+Django框架,搭配MySQL数据库和HTML前端,支持远程调试服务(需付费)。系统完整包含源码和论文文档。
一、项目介绍
该系统分为前台+后台的模式,功能需求分析可如下:
前台功能需求:
(1)用户注册、登录:允许用户注册账号并登录系统。
(2)商品信息展示:展示各类商品信息,包括名称、价格、描述、图片等。
(3)商品在线购买:用户可将商品加入购物车,选择在线支付方式进行购买。
(4)商品排行榜显示:展示热门商品排行榜,根据销量或其他指标排序。
(5)商品推荐(深度学习推荐算法):基于用户行为数据和深度学习算法,向用户推荐可能感兴趣的商品。
(6)个性化推荐(关联规则推荐算法):根据用户历史数据和关联规则算法,为用户提供个性化推荐。
后台功能需求:
(1)管理员管理:管理管理员账号,控制系统操作权限。
(2)用户注册管理:查看和管理用户注册信息。
(3)商品信息管理:实现商品信息的录入、编辑、删除功能;支持Excel批量导入商品信息。
(4)商品排行榜管理:管理商品排行榜数据,支持手动和自动排序功能。
(5)商品订单管理:管理用户的商品订单信息,处理退款、取消订单等操作。
(6)支付管理:管理交易支付信息,保证支付安全和及时性。
(7)商品推荐管理:配置和管理商品推荐策略,调整推荐算法参数。
(8)支付信息管理:查看、统计支付相关信息。
(9)营业额统计(图形化):生成营业额报表,支持图表展示,便于管理员监控业务状况。
用户需求:
(1)用户资料修改:用户可查看和修改个人信息。
(2)我的订单、订单评价:用户可查看订单详情和评价商品、服务。
(3)我的支付信息:用户管理支付历史记录等支付信息。
二、调试说明
如果不想自己调试或者自己调试失败,可以申请远程调试服务,远程调试加钱,因为调试也需要时间,感谢理解,不强制,如需请直接私聊本人。
三、项目技术
后端语言:python
python版本:3.8
后端框架:django
开发工具:pycharm(不限制版本)
前端:html
数据库:mysql5.7+
数据库管理工具:Navicat11+






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