[Django+协同过滤]毕业设计：基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计（全套源码+论文+PPT+视频）
完整项目资源下载
本毕业设计项目完整源码、论文、PPT、演示视频已打包上传至CSDN：
https://download.csdn.net/download/andrew_extra/93114393
(包含全套源码 + 毕业论文 + 答辩PPT + 演示视频 + 数据库文档)
一、项目背景与意义
随着人们生活水平的提高和对家居环境要求的日益个性化，全屋定制（Whole-House Customization）已成为家居行业的主流趋势。传统的全屋定制平台多为展示型，缺乏与用户的深度互动和个性化推荐。本项目开发一套基于智能推荐算法的全屋定制平台，利用协同过滤算法为用户精准推荐家居设计方案，提升用户体验，助力家居行业的数字化转型。
二、系统技术架构
本系统采用前后端分离的开发模式，技术栈如下：
| 层次 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 后端框架 | Python + Django 2.0 | 提供ORM和Admin后台，高效开发RESTful API |
| 前端框架 | Vue.js + Element UI | 响应式设计，适配PC和移动端 |
| 数据库 | MySQL 5.7+ | 存储用户、商品、订单等核心业务数据 |
| 推荐算法 | 协同过滤（余弦相似度） | 基于用户收藏行为实现个性化推荐 |
| 实时通信 | dwebsocket | WebSocket实现用户与设计师即时通讯 |
| 第三方支付 | 支付宝API | 支持在线订单支付和余额充值 |
三、数据库设计
核心表结构：yonghu（用户表）、shejishi（设计师表）、jingxuanjiazhuang（精选家装表）、jingxuangongzhuang（精选工装表）、gerendingzhi（定制需求表）、storeup（收藏记录表，推荐算法核心）、chat（聊天表）、orders（订单表）。
四、核心功能模块
4.1 个性化首页与智能推荐
基于用户收藏记录，利用余弦相似度计算用户相似度，找到"邻居用户"后将邻居收藏但当前用户未看过的项目推荐出来。
4.2 设计师专区与实时聊天
基于dwebsocket的WebSocket双向即时通信，支持用户在线向设计师咨询。
4.3 全屋定制商城
家装、工装、材料、家具商品分类展示，支持购物车、评价、点赞。
4.4 在线定制申请
用户提交面积、风格、预算需求，设计师审核定制方案。
4.5 订单与支付系统
集成支付宝API，支持下单、余额充值、在线支付。
4.6 后台管理
用户管理、订单处理、商品管理、轮播图配置、新闻发布。
五、项目部署
- 安装Python 3.7+、MySQL 5.7+
- 导入SQL文件创建数据库
- pip install -r requirements.txt安装依赖
- 配置数据库连接信息
- python manage.py runserver启动服务
- 访问 http://127.0.0.1:8000 使用系统
六、适合人群
- 计算机专业毕业生：毕业设计、课程设计完整参考
- 全屋定制从业者：推荐算法在家居行业的应用案例
- Django/Vue学习者：前后端分离架构实战
- 推荐系统开发者：协同过滤算法实际落地
项目资源下载
https://download.csdn.net/download/andrew_extra/93114393
包含全套源码+论文+PPT+演示视频+数据库文档