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一、介绍
果蔬购物管理与推荐系统。本系统以Python作为主要开发语言，前端通过HTML、CSS、BootStrap等框架搭建界面，后端使用Django框架作为逻辑处理，通过Ajax实现前后端的数据通信。并基于用户对商品的评分信息，采用协同过滤推荐算法，实现对当前登录用户的个性化商品推荐。
主要功能有：
- 该系统分为普通用户和管理员两个角色
- 普通用户登录、注册
- 普通用户查看商品、加入购物车、购买、查看详情、发布评论、进行评分、查看购物车、个人订单、商品推荐等界面功能
- 管理员可以对商品和用户所有信息进行管理
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
视频+代码+介绍：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/eiatceryze6simrx
四、协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据的推荐系统算法，它通过分析用户之间的相似性或项目之间的相似性来预测用户可能喜欢的物品。主要分为两种类型：
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用户基协同过滤（User-based Collaborative Filtering）：这种算法通过查找相似的用户来推荐项目。如果两个用户在喜好上相似，那么一个用户喜欢的物品很可能另一个用户也会喜欢。
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项目基协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）：与用户基不同，项目基协同过滤通过分析项目之间的相似性来推荐。如果用户喜欢某个项目，系统会推荐与该项目相似的其他项目。
协同过滤算法的优势在于能够提供个性化推荐，但它也有一些局限性，比如冷启动问题（新用户或新项目难以推荐）和稀疏性问题（用户-项目矩阵稀疏导致推荐不准确）。
下面是一个简单的Python示例代码，使用项目基协同过滤算法：
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 假设有一个简单的用户-项目评分矩阵
ratings = np.array([[5, 3, 0, 1],[4, 0, 0, 1],[1, 1, 0, 5],[1, 0, 5, 4],[0, 1, 5, 4]])# 标准化评分矩阵
scaler = StandardScaler()
ratings_scaled = scaler.fit_transform(ratings)# 计算项目之间的余弦相似度
item_similarity = cosine_similarity(ratings_scaled.T)# 将相似度矩阵转换为DataFrame以便查看
import pandas as pd
item_similarity_df = pd.DataFrame(item_similarity, index=range(ratings.shape[1]), columns=range(ratings.shape[1]))# 假设用户想要得到第0个项目的推荐
user_item_index = 0
similar_items = item_similarity_df[user_item_index].sort_values(ascending=False)[1:]# 打印推荐结果
print("推荐项目：", similar_items.index.tolist())
这段代码首先创建了一个简单的用户-项目评分矩阵，然后计算了项目之间的余弦相似度，并基于这些相似度为用户推荐了与他们已评分项目相似的其他项目。