计算机毕业设计PySpark+Scrapy农产品推荐系统农产品爬虫农产品商城农产品大数据农产品数据分析可视化 PySpark Hadoop

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

研究意义

21世纪是一个信息爆炸的时代，人们在日常生活中可接触到的信息量非常之巨大。推荐系统逐步发展，其中又以个性化推荐系统最为瞩目。个性化推荐系统的核心在于个性化推荐算法，该算法不需要用户提供明确的需求，而是使用从用户那里收集到的各种信息作为特征，进而为用户建立个性化的偏好模型，最终把满足个人品味和需求的信息推荐给用户。

随着国内电商环境的进一步升温，农产品电子商务的发展已然颇具雏形，尤其2020年初受新冠疫情影响，在大型的聚集活动和线下采购活动皆难以正常运转的情况下，农产品电商的无接触式线上销售模式，由于避免了人与人之间的直接接触，降低了用户感染的风险，因而受到了消费者的广泛关注，农产品电商的发展迎来了新的机遇。农产品电商正逐步成为继图书、电子产品、生活用品等之后的新的经济创收点，特别是在中央一号文件的推动下，以农产品为核心的农村电商成为了重头戏，越来越受到消费者的青睐，农产品电商的发展迎来了春天，出现了一大批具有代表性的农产品电商平台，比如顺丰优选、易果生鲜、惠农网等。与此同时，我国电商市场的竞争越来越激烈，各种各样的产品映入人们的眼帘，由最开始的淘宝、天猫等电子商务网站到现在各种类型的电子商务网站，例如农资电商网站——惠农网、旅游电商网站——驴妈妈以及跨境电商网站——网易考拉海购、洋码头等。

然而，由于农产品本身存在一些特有的属性，现有的传统电商常规产品推荐技术并不能完全适用于农产品推荐，往往造成推荐精度不高的现象，不能很好地满足用户的需求。另外，对于目前所存在的一些农产品电商平台，囿于产品的独特性，其扩展速度及规模并不能很好满足消费者的需求。根据商务部商务大数据显示，2021年，东、中、西部和东北地区农村网络零售额占全国农村网络零售额比重分别为77.9%、14.1%、6.4%和1.6%，同比增速分别为8.1%、9.1%、15.8%和21.5%。可见我国农产品电商平台具有发展潜力巨大，发展方向欣欣向荣，以及发展相对不平衡的特点。

基于以上分析，本文提出了基于协同过滤的农产品推荐系统来实现对于农产品的个性化推荐功能，以满足用户需求。

国内外发展现状

国外现状

国外农产品在线交易系统在过去五年里经历了显著的发展和变革。随着互联网技术的不断进步和消费者对农产品质量和便利性需求的增加，农产品电商平台在全球范围内迅速崛起。

市场规模

据统计，2019年，全球农产品在线交易市场规模约为128亿美元，预计到2024年将达到356亿美元，年均复合增长率为96%左右。这一增长主要得益于消费者对健康、有机和本地生产的农产品日益关注，以及电商平台在农产品分销和物流方面的创新。

平台类型

国外农产品电商平台类型多样，包括综合性电商平台（如亚马逊、eBay）的农产品专区，专业农产品电商平台（如FreshDirect、HelloFresh），以及社区支持农业（CSA）模式等。这些平台通过提供从农场到餐桌的直接交易服务，缩短了农产品供应链，降低了成本，提高了效率。

技术应用

在技术应用方面，大数据、人工智能、物联网等先进技术被广泛应用于农产品在线交易系统。例如，通过大数据分析用户购买行为和偏好，电商平台可以实现精准推荐，提高销售额。同时，物联网技术可以实时监测农产品的生长环境和质量，确保产品的安全和品质。

个性化推荐

随着消费者对个性化服务的需求增加，农产品电商平台将更加注重个性化推荐技术的应用。通过分析用户的历史购买记录、浏览行为、社交媒体等数据，电商平台可以为用户提供更加精准的农产品推荐，提高用户体验和满意度。

供应链优化

农产品电商平台将继续优化供应链管理，提高物流效率。通过与农民、供应商和物流公司建立紧密合作关系，电商平台可以实现从农场到消费者的快速、准确配送，降低成本，提高客户满意度。

绿色环保

随着环保意识的提高，消费者对农产品的环保属性越来越关注。因此，未来农产品电商平台将更加注重绿色环保理念的推广和实践。通过提供有机、绿色、可持续生产的农产品，电商平台可以吸引更多环保意识强的消费者，提高市场份额。

跨进电商

随着全球化进程的加速和国际贸易的便利化，跨境电商在农产品领域的应用将逐渐增多。通过与国际农产品供应商建立合作关系，电商平台可以为消费者提供更丰富的农产品选择，促进国际贸易的发展。

综上所述，国外农产品在线交易系统在过去五年里取得了显著的发展成果，未来将继续保持强劲的增长势头。随着技术的不断进步和消费者需求的不断变化，农产品电商平台将不断创新和完善，为消费者提供更加优质、便捷的服务。

国内现状

市场规模现状

根据市场研究机构的数据显示，全球农产品在线交易市场规模在过去五年内实现了显著增长。从地区分布来看，农产品交易主要集中在东部沿海地区和中部农业大省。这些地区拥有丰富的农业资源和完善的农产品流通体系，为农产品交易提供了有力支撑。同时，随着互联网技术的普及和电子商务的快速发展，农产品线上交易规模也在不断扩大，成为推动农产品交易规模增长的重要力量。据预测，到2025年，全球农产品在线交易市场的规模将达到数千亿美元。

平台多样化与竞争加剧

目前，线上农产品交易平台众多，包括综合性电商平台、农产品垂直电商以及社交电商等。这些平台通过不同的定位和策略，满足了消费者多样化的购物需求。然而，随着市场的不断扩大，竞争也日益激烈。各大平台纷纷通过优化供应链、提升用户体验、加强品牌营销等手段，争夺市场份额。交易方式创新

（3）农产品品质和安全将成为核心竞争力

随着消费者对农产品品质和安全的关注度不断提高，农产品品质和安全将成为农产品交易的核心竞争力。农产品经营者需要加强质量管理和安全监管，提升产品的品质和安全性，以赢得消费者的信任和青睐。

（4）品质与安全成为关注焦点

线上农产品交易涉及到产品的生产、加工、运输等多个环节，品质与安全问题备受关注。为了保障消费者的权益，各大平台纷纷加强品质监管和安全检测，确保所售农产品的品质和安全。同时，消费者对于农产品的溯源信息也越来越关注，要求平台提供更为透明和详细的产品信息。

综上所述，国内线上农产品交易规模庞大且增长迅速，发展现状积极向好，未来前景广阔。然而，也面临着品质安全、物流配送等方面的挑战。因此，线上农产品交易平台需要不断创新和完善，提升服务质量和用户体验，以适应市场变化并抓住发展机遇。同时，政府和社会各界也应加强支持和引导，共同推动线上农产品市场的健康发展。

需求分析

开发意图

产品个性化推荐系统的出现可以对用户在平台上留下的大量行为数据进行分析和预测，帮助用户迅速找到自己所需要的农产品，节省用户的时间。农产品电商平台的推荐系统可以使用户在使用过程中有更大的可能性发现目标农产品，从而跳转到目标农产品的详情页面，提高页面的访问率，通过个性化推荐预测和帮助用户发现自身喜好，从而来达到提高销售额和客单价的效果。能在网站中准确识别潜在客户，一方面客户能快速准确地找到感兴趣的农资产品，节省时间，降低成本；另一方面农产品企业可以大大提高客户的满意度,进一步强化产品品牌效应，这对于企业的发展起到非常重要的推动作用。

因此,本文通过对农产品特殊性的研究，提出改进的基于用户的协同过滤推荐，从用户角度出发，分析用户浏览行为以及用户访问的时间和频率，并将上述因素转化为数据权重，通过权重来体现用户的兴趣偏好，对用户进行精准推荐。

业务流分析

1）农产品管理模块

本模块旨在实现对农产品的集中管理，允许系统内多样化的农产品得到有序分类与统一处理。用户登录系统后，若希望寻找特定农产品，可直接利用搜索功能快速查找；同时，用户还可查阅系统主页推送的各类农产品资讯。在浏览过程中，用户可随时将感兴趣的商品加入购物车中。

对于系统管理员而言，他们通过进入后台管理系统，可以执行农产品的上架和下架操作，并且有能力更新产品的价格、库存量以及编辑产品描述等详细信息，从而确保农产品信息的准确性与时效性。

2）订单与购物车模块

订单与购物车模块中，购物车和订单功能构成了完整的购物体验。用户在选购过程中，可以轻松地将所选农产品加入购物车，并据此生成订单，同时能够一目了然地查阅到已选购以及感兴趣的商品列表。

系统管理员通过后端界面对顾客的订单进行有效管理，操作包括但不限于订单审核、处理发货等。此后台管理功能赋予管理员全面掌握订单详情与商品动态的能力，从而在提升作业效率的同时，优化了顾客的购物满意度和整体使用感受。

3）个人中心模块

用户个人模块的核心功能是让用户能够有效地管理其个人信息。通过此模块的交互界面，用户得以查阅并更新自己的个人资料，实现了对个人重要信息的集中呈现和编辑。

4）后台用户模块

后端用户管理模块专为系统管理员量身打造，使其能够对用户资料进行全方位的管理。管理员拥有包括添加新用户、更新现有用户信息以及移除用户等多种操作权限。同样，管理员也能对同为管理员账户的资料执行类似的管理职能。

5) 推荐模块

本系统的关键特性在于为用户提供定制化的农产品推荐。在这一过程中，用户被分为两大群体：一是尚未注册或登录过本系统的全新用户，由于缺少他们的行为数据，暂时无法进行深入的数据挖掘与分析。对于这部分用户，系统默认利用批量处理技术，主要推介热销和高品质的农产品。随着这些用户开始在系统中活动，积累起他们的历史行为数据，系统将能够根据这些数据洞察他们的偏好，并据此提供个性化推荐。

另一类用户是已经在系统中有活动记录的用户，他们的行为数据为个性化推荐提供了丰富的素材。当这类用户登录时，系统会优先考虑从数据库中调取先前的推荐结果，作为对其的初步推荐。而针对用户的新行为数据，系统采用实时流处理工具Flume来收集日志，并利用Spark Streaming进行数据处理。通过这些计算，系统能够为每种用户偏好特征分配权重，进而构建出用户偏好模型矩阵，并将其存储在HDFS中。利用这个模型，系统计算出每个农产品对应的用户评分，并根据评分高低进行排序，优先推荐排名靠前的农产品给用户，并把这些推荐保存在推荐列表中。

2.1.3数据流分析

首先，我们实现了一个权限控制系统，它能够区別处理普通用户和管理员两种不同的角色。系统通过账号和密码验证的方式来授予用户相应的访问权限。对于新用户，他们需要使用注册功能来输入必要的信息，以创建新的账户。

在用户尝试登录时，系统会核对用户输入的账号和密码。如果账号和密码匹配，用户将成功登录并被引导进入系统。相反，如果账号和密码不匹配，登录将失败，此时系统会提供相应的错误提示，指导用户进行正确的操作。

系统功能结构图

根据上述分析，基于协同过滤的农产品推荐系统，分为前端和后端界面，在前端是用户操作界面，用户首先需要注册并登录系统，之后可以在个人信息管理模块中修改自己的基本信息。在商品筛选排序模块中，用户可以根据关键词、分类等条件筛选并排序商品。个性化推荐模块会根据用户的历史行为和偏好，通过协同过滤算法向用户推荐农产品。在详情页展示中，用户可以查看农产品的详细信息，并有机会将商品加入购物车。购物车结算模块允许用户一次性结算多个农产品。最后，在订单管理模块中，用户可以查看自己的历史订单。后端管理员可以查看农产品数据、订单管理以及用户管理等

可能遇到的困难及解决问题的方法和措施

首先，我们需要解决的问题包括技术方面的前端Vue.js框架和后端Django框架的搭建，以及数据库连接等。在配置环境方面，我们需要选择合适的开发工具。

为了解决这些问题，我们可以在学习初期查找相关的前后端框架搭建教程，通过观看视频并熟悉示例项目来掌握所需知识。在遇到问题时，我们可以通过查阅资料或向有经验的学长学姐和指导老师请教，以解决遇到的问题。初步选择PyCharm和SQLiteStudio作为开发工具，并使用MySQL 5.7和jdk1.8等软件。

此外，我们还需要考虑如何抓取、清洗、规范化和归一化数据，以便后续处理。为此，我们可以通过学习官方网站上的爬虫技术，并最终决定从“惠农网”采集数据，并将其存储到数据库和Hadoop分布式文件系统中。我们选择Scrapy作为爬虫框架，并通过编写Python代码实现自动化抓取数据。由于许多网站采取了反爬措施，我们需要采取一些策略来绕过这些限制，例如设置代理和更换User-Agent等。我们抓取的数据包括商品信息（如名称、图片、价格、类别等）。

研究手段

Django开发框架

Django是一种用于Web应用程序开发的高级Python Web框架，它具有ORM、模板渲染、路由分发等一系列功能，可以快速构建高质量的Web应用程序。在此系统中，我们采用Django作为后端开发框架，通过其提供的功能，轻松实现了各个业务模块的开发和管理，例如商品、用户、购物车等。

SQLiteStudio数据库

SQLiteStduio是一个用于SQLite数据库的图形化用户界面（GUI）工具，它允许用户直观地创建、编辑和管理SQLite数据库。通过SQLiteStduio，您可以创建表、插入和更新数据，以及执行各种查询，而无需直接编写SQL代码。

Vue开发框架

Vue.js是一种前端JavaScript框架，支持组件化开发和模板渲染，使得前端开发更加易用和高效。在此系统中，我们采用Vue.js作为前端开发框架，通过其提供的功能，实现了整个系统的前端交互和视觉设计，例如商品展示、购物车管理等。同时将Element Plus作为前端UI框架，利用其提供的组件，快速构建了购物车界面和登陆界面，并提升了系统的用户体验。

PyCharm工具

PyCharm是一种功能强大的Python集成开发环境（IDE），由JetBrains公司开发，旨在提供一套完整的工具，帮助开发者在Python语言开发过程中提高效率。PyCharm特别为Django框架下的专业Web开发提供了一些高级功能，支持Django、Flask、Pyramid等Web框架的插件，使其成为Python Web开发人员的首选工具。此外，它还提供了可视化接口和自动部署等功能，使得开发者可以更轻松地管理和维护代码。在此系统中，我们使用Python进行后端开发，利用其强大的语法特性和丰富的第三方库，实现了各个模块（如商品、用户、购物车等）的业务逻辑。

Scrapy

Scrapy是一种Python编写的爬虫工具，它支持异步网络请求和数据解析，可以从网站上抓取大量的结构化数据。在此系统中，我们使用Scrapy进行数据采集，例如从多个电商网站抓取商品信息，并存储到数据库中，以供系统进行商品推荐和展示。

数据抓取模块

这个模块的主要任务是从“惠农网”采集数据，并将其存储至数据库及Hadoop分布式文件系统中。我们采用了Scrapy作为爬虫框架，通过编写Python代码实现自动化抓取数据。由于许多网站保护自己而对爬虫采取了反爬手段，因此我们必须采取一些措施来绕过这些限制，例如设置代理、更换User-Agent等。抓取到的数据包括商品信息（如名称、图片、价格、类别等）。

推荐算法模块

本模块的核心职责是分析用户的历史浏览和购买行为，以此计算用户间的相似度，并据此推荐类似的农产品。为了实现这一目标，我们采用了Apache Spark的机器学习库MLlib，并利用其中的协同过滤算法来构建推荐模型。通过这些算法的训练，我们得以生成一个精确预测用户喜好的模型。

具体而言，我们选用了Spark提供的交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）算法，该算法能够处理基于用户的推荐和基于物品的推荐。在实施过程中，我们将用户标识、商品标识以及用户的浏览量评分作为输入数据，ALS算法据此输出一个商品相似度矩阵，其中每个元素反映了两种商品间的相似程度。这种方法深入挖掘了用户的潜在兴趣，从而有助于提升农产品销量，并增强用户对平台的忠诚度。

可行性分析

3.2.1 经济可行性

本项目具有较高的经济可行性。首先，随着互联网技术的普及和消费者购物习惯的改变，农产品电商市场潜力巨大。通过开发个性化推荐系统，可以提高用户购买意愿和满意度，从而增加销售额和市场份额。其次，系统采用开源技术栈，降低了开发成本和后期维护费用。最后，通过与“惠农网”等网站合作，可以获取丰富的农产品数据资源，为系统提供持续的数据支持。

3.2.2 技术可行性

PyCharm作为一款强大的集成开发环境（IDE），对于本项目的开发具有极高的可行性。首先，PyCharm对Python语言提供了全面的支持，包括语法高亮、代码自动补全、错误检查等功能，大大提高了开发效率。其次，PyCharm内置了Web项目开发所需的多种插件，如Django框架支持、Scrapy插件等，可以简化Web应用的开发流程。对于大数据处理部分，PyCharm支持与Spark和Hadoop等大数据框架的集成，使得开发者能够在IDE内部编写和调试Spark代码，便于处理大量的农产品数据。此外，PyCharm还提供了版本控制系统的集成，如Git，方便团队协作和代码管理。在前端开发方面，虽然PyCharm主要是Python开发的IDE，但它也支持前端技术的开发，如JavaScript、HTML和CSS。通过安装相应的插件，如Vue.js插件，开发者可以在同一环境下进行前后端代码的编写和调试，实现无缝对接。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，由瑞典的MySQL AB公司在1995年开发，它迅速成为最受欢迎的开源关系型数据库管理系统。MySQL最主要优点是速度快，体积小，命令可以快速执行。首先，MySQL是开源的，提供免费版本，这可以大大降低大多数用户的使用成本，显著降低使用成本。另外，与其他大型数据库相比它很容易使用，没有那么复杂，更容易设置和管理。然后，它也是可移植的，可以在广泛的平台上运行，包括Windows、Linux和Unix。它还适用于更广泛的用户；MySQL支持最常见的数据管理功能，适用于中小型企业和大型网络应用。在我们的后台数据库建设中，利用MySQL将更加安全可靠，实现高效管理后台数据。

3.2.3 操作可行性

系统使用Vue.js框架和Element-Plus组件库，提供简洁清晰的用户界面，使得用户能够轻松导航和操作，无论是在搜索、筛选、浏览商品还是管理自己的订单。

系统设计了直观的操作流程，用户可以通过简单的步骤完成注册、登录、搜索商品、加入购物车、结算购买等操作，减少了用户的学习成本和操作难度。通过PySpark和Hadoop等大数据处理工具，系统能够高效地处理大量农产品数据，并迅速响应用户的查询请求，提供及时的商品推荐和搜索结果。综上所述，该项目在操作层面上具备较高的可行性，能够为用户提供流畅、安全、便捷的操作体验。