商品推荐系统 基于机器学习的商品推荐系统 基于深度学习的商品推荐系统 为用户推荐多种商品，同时实现登陆、搜索、浏览商品、评论评分、加入购物车等多种功能 后台管理员可以实现增删改查等多种功能 采用python+Django框架实现 数据库采用mysql 前端采用html+css+js

用户认证模块直接上Django现成方案省时省力，但咱得加点自定义字段。看看这个魔改后的User模型：

class Buyer(AbstractUser):
    avatar = models.ImageField(upload_to='avatars/', default='default.jpg')
    preference_tags = models.ManyToManyField('ProductTag', blank=True)
    
    def record_behavior(self, product, behavior_type):
        UserBehavior.objects.create(user=self, product=product, type=behavior_type)

这个行为记录方法妙得很，用户浏览、加购、评分时都能调用，为推荐算法积累数据。前端用localStorage暂存行为记录，每隔30秒批量提交：

let behaviorBuffer = [];
document.querySelectorAll('.product-card').forEach(card => {
    card.addEventListener('click', () => {
        behaviorBuffer.push({type: 'view', pid: card.dataset.pid});
    });
});

setInterval(() => {
    if(behaviorBuffer.length > 0) {
        fetch('/api/behavior/', {method: 'POST', body: JSON.stringify(behaviorBuffer)});
        behaviorBuffer = [];
    }
}, 30000);

推荐算法部分咱们双管齐下。传统机器学习用Surprise库实现协同过滤，适合冷启动场景：

from surprise import SVD
from surprise import Dataset

def train_collaborative():
    ratings = Rating.objects.all().values('user_id', 'product_id', 'score')
    df = pd.DataFrame(list(ratings))
    reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
    data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'product_id', 'score']], reader)
    algo = SVD(n_factors=20, n_epochs=10)
    trainset = data.build_full_trainset()
    algo.fit(trainset)
    # 保存模型到数据库...

深度学习模型上双塔结构效果拔群，用户特征和商品特征分别处理：

from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Dense, Concatenate

user_input = Input(shape=(1,), name='user_id')
product_input = Input(shape=(1,), name='product_id')

user_emb = Embedding(MAX_USERS, 64)(user_input)
product_emb = Embedding(MAX_PRODUCTS, 64)(product_input)

merged = Concatenate()([Flatten()(user_emb), Flatten()(product_emb)])
dense = Dense(128, activation='relu')(merged)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(dense)

model = Model(inputs=[user_input, product_input], outputs=output)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

实时推荐接口得讲究性能，用Django缓存混合查询：

def get_recommendations(user):
    cache_key = f'recs_{user.id}'
    cached = cache.get(cache_key)
    if cached:
        return cached
        
    # 混合协同过滤和深度学习结果
    cf_recs = get_cf_recommendations(user)
    nn_recs = get_nn_recommendations(user)
    blended = blend_recommendations(cf_recs, nn_recs)
    
    cache.set(cache_key, blended, timeout=3600)
    return blended

商品搜索别只会SQL LIKE，上Elasticsearch太重的场合，试试Django的SearchVector：

from django.contrib.postgres.search import SearchVector

def product_search(query):
    return Product.objects.annotate(
        search=SearchVector('title', 'description')
    ).filter(search=query).order_by('-sales_count')

购物车设计注意并发控制，用selectforupdate锁住商品库存：

def add_to_cart(request):
    with transaction.atomic():
        product = Product.objects.select_for_update().get(id=product_id)
        if product.stock > 0:
            CartItem.objects.create(user=request.user, product=product)
            product.stock -= 1
            product.save()

这套系统上线后要注意特征漂移问题，每周用KS检验监控数据分布变化。推荐结果A/B测试不能少，新用户先用热门榜单过渡，等行为数据积累到50条再切算法推荐。

商品推荐系统 基于机器学习的商品推荐系统 基于深度学习的商品推荐系统 为用户推荐多种商品，同时实现登陆、搜索、浏览商品、评论评分、加入购物车等多种功能 后台管理员可以实现增删改查等多种功能 采用python+Django框架实现 数据库采用mysql 前端采用html+css+js

别看现在运行流畅，当初调试推荐模型时差点翻车——特征工程漏了用户活跃度因子，导致宅男总被推荐健身器材。所以说算法工程师最怕的不是调参，而是业务理解不到位啊！