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计算机毕业设计：Python图书电商与个性化推荐系统 Django框架可视化协同过滤推荐算法机器学习大数据大模型（建议收藏）✅

news 2026/5/11 22:41:06

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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Django框架、Vue.js前端框架、MySQL数据库、基于用户的协同过滤推荐算法、B/S架构

功能模块
首页模块：以卡片形式展示图书封面、名称、作者等信息，支持按书名、作者、出版社搜索及多维度分类筛选
个性化图书推荐模块：基于用户协同过滤算法，根据用户购买历史和浏览行为提供个性化图书推荐，展示畅销图书榜
图书详情页面模块：展示图书封面、名称、作者、出版社、售价、内容简介等信息，支持评分、立即购买和加入购物车操作
购物车模块：支持查看已添加图书，按书名、作者、出版社筛选购物车内容
支付购买模块：选定图书后显示商品总价、运费和应付总额，支持多种支付方式
我的订单模块：展示订单列表，包含订单状态、下单时间、订单号及实付金额等信息，提供订单跟踪功能
个人中心模块：支持查看和修改个人资料、年龄、工作信息，提供阅读偏好选择功能，包含订单中心、账户管理、修改密码入口
后台图书信息管理模块：以列表形式管理图书标题、作者、出版社、出版时间、价格等信息，支持搜索筛选、新增图书、导出数据及分页浏览
注册登录模块：提供用户名密码登录功能，设有注册入口支持新用户创建账号

项目介绍
本系统基于Python与Django框架开发，采用Vue.js构建前端界面，MySQL存储数据，实现B/S架构的在线图书销售与推荐平台。核心推荐模块采用基于用户的协同过滤算法，通过分析用户购买历史与浏览行为，计算用户相似度并生成个性化图书推荐列表。系统提供首页分类浏览、图书详情查看、购物车管理、支付购买、订单跟踪等完整电商功能，同时包含个人中心供用户管理资料与阅读偏好。后台管理模块支持管理员对图书信息进行增删改查维护，确保数据准确性与时效性。

2、项目界面

（1）首页
该页面是图书推荐系统的首页，以卡片形式展示图书封面、名称、作者等信息，支持按书名、作者、出版社搜索及多维度书籍分类筛选，系统还设有购物车、登录注册等功能模块入口，方便用户查找与管理图书。

（2）个性化图书推荐-----基于用户协同过滤推荐算法
该页面是图书推荐系统的推荐与榜单页，展示为你推荐的图书卡片，同时呈现畅销图书榜并支持购买操作，还提供多维度书籍分类筛选，系统设有搜索、购物车、登录注册等功能模块入口，方便用户发现与选购图书。

（3）图书详情页面
该页面是图书推荐系统的图书详情页，展示图书封面、名称、作者、出版社、售价等信息，支持评分、立即购买和加入购物车操作，同时呈现内容简介与书籍评分模块，系统还设有搜索、购物车、用户中心等功能模块入口，方便用户了解与选购图书。

（4）购物车模块
这是图书推荐系统的购物车模块，可以通过书名、作者和出版社查看已经添加到购物车的图书。

（5）支付购买模块
这是图书推荐系统的支付购买模块，选定图书后会显示商品总价、运费和应付总额。

（6）我的订单模块
该页面是图书推荐系统的个人中心模块，包含订单中心功能，可查看我的订单列表，展示订单状态、下单时间、订单号及实付金额等信息，同时设有账户管理与修改密码入口，支持用户进行个人资料维护。

（7）个人中心
该页面是图书推荐系统的个人中心模块，包含个人信息管理功能，可查看和修改年龄、工作等个人资料，同时提供阅读偏好选择功能，用户可按标签勾选喜欢的小说文学、漫画、历史等图书类型，还设有订单中心、账户管理、修改密码等入口。

（8）后台图书信息管理
该页面是图书推荐系统的后台管理模块，包含图书管理功能，以列表形式展示图书的标题、作者、出版社、出版时间、价格等信息，支持搜索筛选、新增图书、导出数据及分页浏览操作，同时设有用户管理、订单管理等其他后台功能入口。

（9）注册登录模块
该页面是图书推荐系统的登录注册模块，包含用户登录功能，提供用户名和密码输入框及登录按钮，同时设有注册入口，方便新用户跳转至注册页面创建账号。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用Python为后端开发语言，Django框架构建服务器端核心业务逻辑，实现路由分发、模型管理、用户认证及数据库交互。前端采用Vue.js渐进式框架，以组件化方式开发用户界面，提升交互流畅度与开发效率。数据存储选用MySQL关系型数据库，保障图书信息、用户数据、订单记录的高效存储与查询。推荐算法核心采用基于用户的协同过滤技术，通过分析用户购买历史与浏览行为，计算用户相似度矩阵，生成个性化推荐结果。系统采用B/S架构，用户通过浏览器即可访问平台，无需安装客户端程序。

二、功能模块详细介绍

首页模块
该模块以卡片形式展示图书封面、名称、作者等信息，支持按书名、作者、出版社进行关键词搜索，同时提供多维度图书分类筛选功能。页面设有购物车、登录注册等功能模块入口，方便用户快速查找与管理图书，是用户进入系统后的主要导航界面。

个性化图书推荐模块
该模块基于用户协同过滤算法，分析用户的购买历史和浏览行为，计算当前用户与其他用户的相似度，找到相似用户群体后将其喜爱的图书推荐给当前用户。页面同时展示畅销图书榜，支持直接购买操作，并提供多维度书籍分类筛选，帮助用户发现感兴趣的图书。

图书详情页面模块
该模块完整展示图书封面、名称、作者、出版社、售价、内容简介等信息，提供评分功能让用户表达对图书的评价，同时设有立即购买和加入购物车操作按钮。页面还呈现书籍评分模块，并包含搜索、购物车、用户中心等功能入口，方便用户了解与选购图书。

购物车模块
该模块支持用户查看已添加到购物车的图书列表，可按书名、作者、出版社对购物车内容进行筛选，方便用户管理待购图书。购物车模块为批量购买提供了便捷的操作方式。

支付购买模块
该模块在用户选定图书后，自动计算并显示商品总价、运费和应付总额，支持多种支付方式完成交易，确保支付过程安全便捷。

我的订单模块
该模块集中展示用户的订单列表，包含订单状态、下单时间、订单号及实付金额等信息，提供订单跟踪功能，让用户随时了解订单处理进度与物流状态，同时设有账户管理与修改密码入口。

个人中心模块
该模块支持用户查看和修改个人资料，包括年龄、工作等基本信息，同时提供阅读偏好选择功能，用户可按标签勾选小说文学、漫画、历史、心理学等感兴趣的图书类型。模块还包含订单中心、账户管理、修改密码等功能入口，方便用户全面管理个人账户。

后台图书信息管理模块
该模块面向系统管理员，以列表形式管理图书的标题、作者、出版社、出版时间、价格等信息，支持搜索筛选、新增图书、导出数据及分页浏览操作。同时设有用户管理、订单管理等其他后台功能入口，确保图书信息的准确性与时效性。

注册登录模块
该模块提供用户登录功能，包含用户名和密码输入框及登录按钮，同时设有注册入口，支持新用户跳转至注册页面创建账号，登录后可享受个性化推荐、订单管理等更多服务。

三、项目总结

本系统构建了集图书展示、个性化推荐、购物交易、订单管理、后台维护于一体的在线图书销售与推荐平台。核心推荐模块采用基于用户的协同过滤算法，通过分析用户购买与浏览行为，精准生成个性化推荐列表，提升用户体验与购物效率。前端采用Vue.js实现流畅的交互界面，后端Django框架保障系统稳定性，MySQL数据库支撑数据存储与管理。系统提供完整的电商功能链路，从首页浏览、详情查看、购物车管理、支付购买到订单跟踪，满足用户一站式购书需求。后台管理模块支持管理员对图书信息进行高效维护，确保平台数据的准确性与时效性。

4、核心代码

fromdjango.db.modelsimportAvgfromrest_frameworkimportmixinsfromrest_framework.decoratorsimportactionfromrest_framework.permissionsimportAllowAnyfromapplications.book.filtersimportBookFilter,BookScoreFilterfromapplications.book.modelsimportBook,BookType,BookScorefromapplications.book.serializersimportBookSerializer,BookTypeSerializer,BookScoreSerializer,\ ListBookScoreSerializer,ListUserBookScoreSerializerfromapplications.book.spider.inti_dbimportinit_dbfromapplications.user.modelsimportUserProfilefromcomponent.utils.viewsetimportGenericViewSetsclassBookViewSets(mixins.ListModelMixin,mixins.RetrieveModelMixin,GenericViewSets):""" 首页图书页面接口 """queryset=Book.objects.all()serializer_class=BookSerializer filterset_class=BookFilter permission_classes=[AllowAny]deflist(self,request,*args,**kwargs):""" 查询图书列表 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不是登录用户不做推荐返回随机的图书列表queryset=self.filter_queryset(self.get_queryset())queryset=queryset.order_by('?')page=self.paginate_queryset(queryset)ifpageisnotNone:serializer=self.get_serializer(page,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)serializer=self.get_serializer(queryset,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)else:# 登录用户查询推荐算法推荐的图书列表profile=UserProfile.objects.filter(user__username=request.user.username).first()ifprofile:# 推荐的图书缓存在UserProfile表中user_cf=profile.user_cf item_cf=profile.item_cf like_book_type=profile.like_book_type book_ids=user_cf+item_cf recoment=Book.objects.filter(id__in=book_ids)recoment_count=recoment.count()# 推荐图书不够15本时，1. 推荐用户信息中配置的喜欢图书类型 2. 随机推荐库存中的图书ifrecoment_count<15:iflike_book_type:like_book=Book.objects.filter(book_type__name__in=like_book_type).order_by("?")[:15-recoment_count]else:like_book=Book.objects.order_by("?")[:15-recoment_count]recoment=recoment.union(like_book)serializer=BookSerializer(recoment,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)else:queryset=self.filter_queryset(self.get_queryset())queryset=queryset.order_by('?')page=self.paginate_queryset(queryset)ifpageisnotNone:serializer=self.get_serializer(page,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)serializer=self.get_serializer(queryset,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)defretrieve(self,request,*args,**kwargs):"""图书的详情接口"""instance=self.get_object()instance.hits+=1instance.save()serializer=self.get_serializer(instance)serializer_data=serializer.data my_score=0# 对登录的用户展示你对这本图书的评分ifrequest.user.username:u_score=BookScore.objects.filter(user_id=request.user.id,book_id=instance.id).first()ifu_score:my_score=u_score.score serializer_data["my_score"]=my_score# 这本图书所有用户的评分平均值avg_score=BookScore.objects.filter(book_id=instance.id).aggregate(Avg('score')).get("score__avg",0)serializer_data["avg_score"]=avg_scorereturnself.success_response(data=serializer_data)@action(methods=["get"],detail=False)definit_db(self,request,*args,**kwargs):init_db()returnself.success_response()@action(methods=["get"],detail=False)defbook_score(self,request,*args,**kwargs):""" 查询图书评分 """queryset=BookScore.objects.filter(book_id=request.query_params.get("id")).all()page=self.paginate_queryset(queryset)ifpageisnotNone:serializer=ListBookScoreSerializer(page,many=True)returnself.get_paginated_response(serializer.data)# serializer序列化成json格式返回给前端serializer=ListBookScoreSerializer(queryset,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)classBookTypeViewSets(mixins.ListModelMixin,GenericViewSets):""" 首页图书分类 """queryset=BookType.objects.allserializer_class=BookTypeSerializer permission_classes=[AllowAny]deflist(self,request,*args,**kwargs):""" 查询图书分类 """req_data=[]# 取10条各种分类的图书标签forbool_typein["文学","流行","文化","生活","经管","科技"]:query_set=BookType.objects.filter(description=bool_type)[:10]req_data.append({"name":bool_type,"tag_list":BookTypeSerializer(query_set,many=True).data})returnself.success_response(data=req_data)classBookScoreViewSets(mixins.ListModelMixin,mixins.CreateModelMixin,GenericViewSets):""" 图书评分 """queryset=BookScore.objects.order_by("-create_at")filterset_class=BookScoreFilterdefget_serializer_class(self):ifself.action=="list":returnListBookScoreSerializerelifself.action=="user":returnListUserBookScoreSerializerreturnBookScoreSerializer@action(methods=["get"],detail=False)defuser(self,request,*args,**kwargs):""" 个人中心-用户的图书评分列表 """queryset=self.filter_queryset(self.get_queryset())queryset=queryset.filter(user_id=request.user.id)page=self.paginate_queryset(queryset)ifpageisnotNone:serializer=self.get_serializer(page,many=True)returnself.get_paginated_response(serializer.data)serializer=self.get_serializer(queryset,many=True)returnself.success_response(data=serializer.data)