标题：Django+Vue 基于大数据技术的宠物商品信息比价及推荐系统

一、系统架构设计

1. 技术栈

   • 前端：Vue 3 + Element Plus + ECharts（交互与可视化）

   • 后端：Django + Django REST Framework（API服务）

   • 大数据处理：PySpark/Pandas（离线分析） + Scrapy（数据采集）

   • 推荐算法：协同过滤（用户行为） + 内容推荐（商品特征）

   • 数据库：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化数据） + Redis（缓存）

2. 数据流程

   图表

   代码

二、核心功能模块

1. 数据层

• 数据来源

  • 电商平台（淘宝、京东等宠物商品数据）

  • 垂直宠物电商（波奇网等）

  • 用户行为数据（浏览、收藏、购买）

• 数据处理

  • 商品信息标准化（品牌、规格统一）

  • 价格历史存储（监控波动）

  • 用户行为日志清洗

2. 比价引擎

• 核心功能

  • 同款商品多平台价格对比

  • 历史价格趋势分析（30天/90天）

  • 优惠信息聚合（满减、折扣）

• 关键技术

  • 商品相似度匹配（名称+图像特征）

  • 最优购买时机算法（低价预测）

3. 推荐系统

• 推荐策略

  • 基于内容：宠物类型（猫/狗）、商品类别（食品/用品）

  • 协同过滤：相似用户偏好分析

  • 热门推荐：销量排行榜

• 冷启动方案

  • 新用户：按宠物类型推荐畅销商品

  • 新商品：相似商品关联推荐

4. 可视化与交互

• 比价看板

  • 多平台价格对比表格

  • 价格走势折线图（支持时间缩放）

• 推荐页面

  • “猜你喜欢”卡片式布局

  • 推荐理由展示（如“同类用户常买”）

• 用户中心

  • 收藏商品价格监控

  • 比价清单管理

三、数据库设计（关键表）

四、创新点与毕业设计亮点

1. 特色功能

   • 跨平台比价：自动匹配多平台同款商品

   • 宠物垂直领域优化：针对猫/狗用品定制推荐策略

   • 价格预测：基于历史数据提示最佳购买时机

2. 技术亮点

   • 多源异构数据整合（结构化+非结构化）

   • 混合推荐算法（解决冷启动问题）

   • 大数据量处理优化（Spark分布式计算）

3. 论文支撑点

   • 电商比价系统的相似度匹配算法

   • 推荐系统在垂直领域的应用

   • 用户行为数据的价值挖掘

五、扩展方向（可选）

• 实时比价：集成WebSocket推送价格变动

• 社交化推荐：用户晒单数据辅助推荐

• 移动端适配：Uniapp跨平台开发

六、交付物建议

1. 系统设计文档

   • 架构图、ER图、核心算法流程图

2. 数据集示例

   • 爬取的宠物商品数据（脱敏）

3. 可视化原型

   • 比价页、推荐页高保真设计图

4. 毕业论文重点章节

   • 第3章 大数据处理方案

   • 第4章 推荐算法对比实验

代码实现：