26届计算机毕设源码|基于Python的美妆推荐系统|基于Scrapy爬虫技术的化妆品信息抓取与处理|基于Django框架的护肤品推荐系统

用户707297476235
62 阅读8分钟

💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

1、研究背景

  随着大数据技术的不断发展和应用，美妆行业迎来了新的机遇和挑战。消费者对美妆产品的需求日益多样化和个性化，传统的销售模式已经难以满足市场需求。通过分析用户行为数据，提供精准的美妆产品推荐，成为提升用户体验和销售业绩的关键。基于此背景，开发一个基于Python的美妆推荐系统，利用Django框架构建后端服务，Vue.js实现前端界面，Scrapy爬虫技术抓取美妆信息，旨在通过数据分析和机器学习算法，为用户提供个性化的美妆产品推荐。

2、研究目的和意义

  开发此美妆推荐系统的目的是为了解决传统美妆销售模式中存在的问题，如信息不对称、用户选择困难等。通过集成先进的数据分析和推荐算法，系统能够根据用户的偏好、购买历史和行为模式，智能推荐合适的美妆产品。这不仅能够提高用户的购物体验，还能帮助商家更精准地定位目标客户，提升销售转化率。系统还提供了美妆信息的管理和分析功能，帮助商家更好地了解市场动态和消费者需求，从而制定更有效的营销策略。

  开发基于Python的美妆推荐系统具有重要的现实意义。它不仅能够提升消费者的购物体验，通过个性化推荐满足不同用户的需求，还能帮助商家优化库存管理，减少库存积压，提高资金周转效率。同时，系统通过数据分析功能，为商家提供了市场趋势的洞察，有助于商家及时调整产品策略，抓住市场机遇。系统的开发和应用，也推动了美妆行业的数字化转型，为行业的发展注入了新的活力，促进了行业的创新和升级。

3、系统研究内容

  系统的开发内容涵盖了多个核心模块，包括美妆信息管理、用户管理、推荐算法实现、数据分析和报表生成等。美妆信息管理模块负责收集和维护美妆产品的详细信息，包括产品名称、价格、销售量、商家信息等。用户管理模块则用于处理用户的注册、登录和个人信息管理。推荐算法模块是系统的核心，通过分析用户的行为数据，实现个性化的产品推荐。数据分析模块提供了对销售数据、用户行为等的深入分析，帮助商家了解市场动态。报表生成模块则将分析结果以图表形式展示，便于商家快速获取关键信息，做出决策。通过这些模块的协同工作，系统能够实现对美妆产品销售的全流程管理，提升运营效率。

4、系统页面设计

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

5、参考文献

[1]董彪.化妆品个性化服务智能系统的应用与监管[C]//中国抗衰老促进会化妆品产业分会,CBE杭州国际美容博览会,中国科教电影电视协会教育委员会,北京国妆科创自然科学研究院.第二届中国抗衰老化妆品学术论坛论文集.北京工商大学法学院;,2024:89-93.DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.044200. [2]韩强. 个性化化妆品推荐系统对消费者购买意愿的影响作用[J].销售与管理,2024,(20):36-38. [3]王慕薇.基于文本指导图像编辑的妆发风格生成算法研究[D].杭州电子科技大学,2024.DOI:10.27075/d.cnki.ghzdc.2024.000758. [4]张广志.基于深度学习的化妆品管状容器表面缺陷视觉检测系统研究[D].东华大学,2024.DOI:10.27012/d.cnki.gdhuu.2024.000280. [5]李姗.智能推荐算法优化及在化妆品零售业中的应用研究[D].西安建筑科技大学,2023.DOI:10.27393/d.cnki.gxazu.2023.001566. [6]廖阳阳.基于知识图谱的化妆品信息推荐研究[D].淮阴工学院,2023.DOI:10.27944/d.cnki.ghygy.2023.000009. [7]双乐珊.基于深度学习的冷启动化妆品推荐系统设计与实现[D].南京邮电大学,2022.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2022.000721. [8]殷欣,王鹏程. 支持远程查询的化妆品包装瓶质量检测系统[J].软件,2022,43(11):78-82. [9]陈人杰.基于顾客分群的美妆产品推荐[D].上海财经大学,2022.DOI:10.27296/d.cnki.gshcu.2022.000453. [10]吴飞燕. 食品和化妆品稽查办案系统的设计与实现[J].科技创新与应用,2021,11(26):102-104.DOI:10.19981/j.cn23-1581/g3.2021.26.031. [11]李天琪,杨红梅,娄茜然,等. 基于内容推荐的化妆品查询可视化系统设计与实现[J].信息与电脑(理论版),2021,33(11):141-143. [12]吴飞燕. 基于UML的食品化妆品稽查办案系统分析与建模[J].现代信息科技,2021,5(11):79-81+85.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.11.021. [13]洪梦霞.基于不同风格下的美妆推荐算法的研究[D].长江大学,2021.DOI:10.26981/d.cnki.gjhsc.2021.000284. [14]黄冰冰.中国女性妆容推荐的应用设计研究[D].华南理工大学,2020.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2020.000374. [15]陈静.基于云计算的新零售化妆品企业ERP系统的设计与实施[D].山东大学,2020.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2020.003645. [16]魏东琦,李洪政,李优生. 基于三菱PLC的化妆品自动推荐销售及包装系统[J].自动化博览,2019,36(S1):90-92. [17]贾聪敏,过红玲,曹婷婷,等. 基于关联规则与实体语法系统探究中药化妆品配方设计[J].中国医药导报,2019,16(27):126-129. [18]徐连霞,李建. 浅议化妆品网上销售系统的设计与实现[J].明日风尚,2019,(13):57. [19]刘鹏.基于机器视觉的化妆品纸质标签缺陷检测系统研发[D].浙江理工大学,2019. [20]梁涛.基于网络爬虫与短文本相似度的网售化妆品监管系统的研究与设计[D].南昌航空大学,2018. [21]蔡伦.化妆品不良反应信息管理系统设计与实现[D].电子科技大学,2018. [22]周祁.艾兔商贸美容化妆品管理系统研究与分析[D].云南大学,2017. [23]吴飞燕.基于工作流的食品化妆品稽查办案系统的设计与实现[D].南昌航空大学,2017. [24]邝岳威.国产非特殊用途化妆品备案信息管理系统的研究与分析[D].云南大学,2018. [25]薛巍.化妆品零售企业CRM系统的设计与实践[D].大连海事大学,2016. [26]叶芸芸.罗麦科技温州分公司仙肤莱化妆品销售管理系统的研究与分析[D].云南大学,2016. [27]胡艳霞.基于客户细分的中小型B2C化妆品商城推荐策略研究与应用[D].南华大学,2016. [28]侯真真,黄露,常永炷. 《美的呵护——网上化妆品信息筛选及推荐系统》的功能实现[J].无线互联科技,2015,(01):54.

6、核心代码

# 核心模块一：推荐算法模块
# 使用协同过滤算法进行产品推荐
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 假设有一个用户-产品评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [1, 0, 0, 4],
    [0, 1, 5, 4],
])

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(ratings)

# 基于相似度为用户推荐产品
def recommend_products(user_index, ratings, user_similarity, items, original_ratings, num_recommendations=2):
    # 获取指定用户的相似度分数
    user_ratings = original_ratings[user_index]
    similar_users = user_similarity[user_index]

    # 将用户相似度分数与原始评分相乘
    weighted_scores = np.dot(similar_users, ratings)

    # 避免为已评分的产品打分
    weighted_scores[np.where(user_ratings != 0)] = 0

    # 获取推荐分数最高的产品索引
    recommended_indices = np.argsort(weighted_scores)[::-1]

    # 获取推荐的产品列表
    recommended_items = [items[i] for i in recommended_indices if i not in original_ratings[user_index]]

    return recommended_items[:num_recommendations]

# 产品列表
items = ['Product A', 'Product B', 'Product C', 'Product D']

# 为用户0推荐产品
print(recommend_products(0, ratings, user_similarity, items, ratings))

# 核心模块二：数据爬虫模块
import scrapy

# 定义一个Scrapy爬虫，用于抓取美妆产品信息
class BeautyProductSpider(scrapy.Spider):
    name = 'beauty_product_spider'
    start_urls = ['http://example.com/beauty-products']  # 示例网址

    # 解析网页并提取产品信息
    def parse(self, response):
        for product in response.css('div.product'):
            yield {
                'name': product.css('h2.product-name::text').get(),
                'price': product.css('span.product-price::text').get(),
                'url': product.css('a.product-link::attr(href)').get(),
            }

        # 处理分页
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

avatar
文章
阅读
粉丝