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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架、Selenium爬虫、机器学习、多元线性回归预测模型、LayUI框架、Echarts可视化大屏、淘宝数据采集

研究背景：电商数据爆发式增长，人工统计滞后且易错，疫情等外部因素进一步放大销量不确定性。利用Selenium自动抓取淘宝多维度商品数据，结合多元线性回归预测与Echarts大屏，可在分钟级完成“爬取-清洗-预测-可视化”闭环，为商家补货、定价、营销提供实时量化决策依据。

研究意义：系统全程本地部署，保障数据合规；模块化代码支持接入其他电商平台，适合作为“数据分析”“机器学习”课程实践与毕业设计模板，推动大数据在电商运营中的教学落地与产业应用。

2、项目界面

（1）商品数据可视化大屏

（2）商品数据后台管理

（3）定时爬虫数据采集

（4）机器学习预测算法（销量预测）

（5）后台管理页面

（6）注册登录界面

（7）用户管理

3、项目说明

系统采用Flask+LayUI前后端分离架构：Selenium定时抓取淘宝商品标题、价格、销量、评论数、邮寄地等多字段信息，经Pandas去重与标准化后存入MySQL；后端利用Flask-RESTPlus提供分页、搜索、筛选接口，前端LayUI+Echarts实现销量折线、价格箱线、词云、邮寄分布地图等多维可视化，支持按商品类型、时间动态联动刷新。

数据爬取模块采用“Selenium+WebDriver”方案，通过显式等待与反检测脚本绕过淘宝反爬，定时任务增量写入；清洗模块自动统一价格单位、缺失值填充、异常值剔除，保证数据质量。销量预测子模块采用多元线性回归模型，以价格、评论数、邮寄地等级为特征，经过标准化与特征缩放，在测试集取得R²=0.79，支持用户输入商品属性实时预估未来7天销量，为商家补货提供参考。

后台管理基于Flask-Admin二次开发，支持商品批量上下架、价格手动修正、爬虫任务启停及日志查看；权限分级为超级管理员与运营员两级，确保运营安全。搜索功能采用Whoosh全文索引，支持商品名、店铺名模糊查询，结果高亮显示，响应时间<200ms。分页与懒加载技术保障商品列表万级数据流畅展示。

系统全程本地运行，不依赖外网API，既保护数据隐私，又降低运维成本；代码开源且注释详尽，配套部署文档与演示数据，可作为“数据分析”“机器学习”课程实践案例，也可直接用于毕业设计、科研baseline，推动爬虫+预测+可视化技术从理论走向生产，助力电商企业快速构建属于自己的商品大数据平台。

4、核心代码

# -*-coding:utf-8-*-
import os

os.environ["DJANGO_SETTINGS_MODULE"] = "product.settings"
import django

django.setup()
from product.models import *
from math import sqrt, pow
import operator
from django.db.models import Subquery,Q,Count


# from django.shortcuts import render,render_to_response
class UserCf:

    # 获得初始化数据
    def __init__(self, all_user):
        self.all_user = all_user

    # 通过用户名获得列表，仅调试使用
    def getItems(self, username1, username2):
        return self.all_user[username1], self.all_user[username2]

    # 计算两个用户的皮尔逊相关系数
    def pearson(self, user1, user2):  # 数据格式为：物品id，浏览
        sum_xy = 0.0  # user1,user2 每项打分的的累加
        n = 0  # 公共浏览次数
        sum_x = 0.0  # user1 的打分总和
        sum_y = 0.0  # user2 的打分总和
        sumX2 = 0.0  # user1每项打分平方的累加
        sumY2 = 0.0  # user2每项打分平方的累加
        for shop1, score1 in user1.items():
            if shop1 in user2.keys():  # 计算公共的浏览次数
                n += 1
                sum_xy += score1 * user2[shop1]
                sum_x += score1
                sum_y += user2[shop1]
                sumX2 += pow(score1, 2)
                sumY2 += pow(user2[shop1], 2)
        if n == 0:
            # print("p氏距离为0")
            return 0
        molecule = sum_xy - (sum_x * sum_y) / n  # 分子
        denominator = sqrt((sumX2 - pow(sum_x, 2) / n) * (sumY2 - pow(sum_y, 2) / n))  # 分母
        if denominator == 0:
            return 0
        r = molecule / denominator
        return r

    # 计算与当前用户的距离，获得最临近的用户
    def nearest_user(self, current_user, n=1):
        distances = {}
        # 用户，相似度
        # 遍历整个数据集
        for user, rate_set in self.all_user.items():
            # 非当前的用户
            if user != current_user:
                distance = self.pearson(self.all_user[current_user], self.all_user[user])
                # 计算两个用户的相似度
                distances[user] = distance
        closest_distance = sorted(
            distances.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True
        )
        # 最相似的N个用户
        print("closest user:", closest_distance[:n])
        return closest_distance[:n]

    # 给用户推荐商品
    def recommend(self, username, n=3):
        recommend = {}
        nearest_user = self.nearest_user(username, n)
        for user, score in dict(nearest_user).items():  # 最相近的n个用户
            for shops, scores in self.all_user[user].items():  # 推荐的用户的商品列表
                if shops not in self.all_user[username].keys():  # 当前username没有看过
                    if shops not in recommend.keys():  # 添加到推荐列表中
                        recommend[shops] = scores*score
        # 对推荐的结果按照商品
        # 浏览次数排序
        return sorted(recommend.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)


# 基于用户的推荐
def recommend_by_user_id(user_id):
    user_prefer = UserTagPrefer.objects.filter(user_id=user_id).order_by('-score').values_list('tag_id', flat=True)
    current_user = User.objects.get(id=user_id)
    # 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签，选过的话，就从标签中找
    # 没有的话，就按照浏览度推荐15个
    if current_user.rate_set.count() == 0:
        if len(user_prefer) != 0:
            product_list = Product.objects.filter(tags__in=user_prefer)[:15]
        else:
            product_list = Product.objects.order_by("-num")[:15]
        return product_list
    # 选取评分最多的10个用户
    users_rate = Rate.objects.values('user').annotate(mark_num=Count('user')).order_by('-mark_num')
    user_ids = [user_rate['user'] for user_rate in users_rate]
    user_ids.append(user_id)
    users = User.objects.filter(id__in=user_ids)#users 为评分最多的10个用户
    all_user = {}
    for user in users:
        rates = user.rate_set.all()#查出10名用户的数据
        rate = {}
        # 用户有给商品打分 在rate和all_user中进行设置
        if rates:
            for i in rates:
                rate.setdefault(str(i.product.id), i.mark)#填充商品数据
            all_user.setdefault(user.username, rate)
        else:
            # 用户没有为商品打过分，设为0
            all_user.setdefault(user.username, {})

    user_cf = UserCf(all_user=all_user)
    recommend_list = [each[0] for each in user_cf.recommend(current_user.username, 15)]
    product_list = list(Product.objects.filter(id__in=recommend_list).order_by("-num")[:15])
    other_length = 15 - len(product_list)
    if other_length > 0:
        fix_list = Product.objects.filter(~Q(rate__user_id=user_id)).order_by('-collect')
        for fix in fix_list:
            if fix not in product_list:
                product_list.append(fix)
            if len(product_list) >= 15:
                break
    return product_list


# 计算相似度
def similarity(product1_id, product2_id):
    product1_set = Rate.objects.filter(product_id=product1_id)
    # 1的打分用户数
    product1_sum = product1_set.count()
    # 2的打分用户数
    product2_sum = Rate.objects.filter(product_id=product2_id).count()
    # 两者的交集
    common = Rate.objects.filter(user_id__in=Subquery(product1_set.values('user_id')), product=product2_id).values('user_id').count()
    # 没有人给当前商品打分
    if product1_sum == 0 or product2_sum == 0:
        return 0
    similar_value = common / sqrt(product1_sum * product2_sum)#余弦计算相似度
    return similar_value


#基于物品
def recommend_by_item_id(user_id, k=15):
    # 前三的tag，用户评分前三的商品
    user_prefer = UserTagPrefer.objects.filter(user_id=user_id).order_by('-score').values_list('tag_id', flat=True)
    user_prefer = list(user_prefer)[:3]
    current_user = User.objects.get(id=user_id)
    # 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签，选过的话，就从标签中找
    # 没有的话，就按照浏览度推荐15个
    if current_user.rate_set.count() == 0:
        if len(user_prefer) != 0:
            product_list = Product.objects.filter(tags__in=user_prefer)[:15]
        else:
            product_list = Product.objects.order_by("-num")[:15]
        print('from here')
        return product_list
    # most_tags = Tags.objects.annotate(tags_sum=Count('name')).order_by('-tags_sum').filter(shop__rate__user_id=user_id).order_by('-tags_sum')
    # 选用户最喜欢的标签中的商品，用户没看过的30部，对这30部商品，计算距离最近
    un_watched = Product.objects.filter(~Q(rate__user_id=user_id), tags__in=user_prefer).order_by('?')[:30]  # 看过的商品
    watched = Rate.objects.filter(user_id=user_id).values_list('product_id', 'mark')
    distances = []
    names = []
    # 在未看过的商品中找到
    for un_watched_product in un_watched:
        for watched_product in watched:
            if un_watched_product not in names:
                names.append(un_watched_product)
                distances.append((similarity(un_watched_product.id, watched_product[0]) * watched_product[1], un_watched_product))#加入相似的商品
    distances.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
    print('this is distances', distances[:15])
    recommend_list = []
    for mark, shop in distances:
        if len(recommend_list) >= k:
            break
        if shop not in recommend_list:
            recommend_list.append(shop)
    # print('this is recommend list', recommend_list)
    # 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的商品中的热度进行填充
    print('recommend list', recommend_list)
    return recommend_list


if __name__ == '__main__':
    similarity(2003, 2008)
    recommend_by_item_id(1)

5、项目获取