基于机器学习的笔记本电脑导购系统设计和实现 计算机科学和技术专业.docx

题目 基于机器学习的笔记本电脑导购系统 的设计与实现 目 录 中英文摘要 TOC \o 1-3 \h \u 第一章 概述 1 1.1 课题开发背景及意义 1 1.2 课题研究现状 2 1.3 课题主要研究内容 3 第二章 需求分析 4 2.1 功能需求分析 4 2.2 可行性分析 10 2.3 流程分析 11 2.4 数据流图 13 2.5 性能需求分析 15 第三章 开发技术及工具 16 3.1 系统开发模式技术 1 6 3.2 SQLLITE数据库 1 6 3.3 HTML5相关技术 1 6 3.4 Python技术 17 3.5 Django框架 1 7 3.6 推荐算法 1 7 第四章 网站设计 1 8 4.1 体系结构设计 1 8 4.2 功能模块设计 1 8 4.3 多属性排序及推荐算法设计 19 4.4 数据库设计 20 第五章 主要功能模块设计与实现 23 5.1 前后端交互方式 23 5.2 主登陆页面 25 5.3 管理员模块 26 5.4 普通用户模块 28 第六章 系统测试 30 6.1 测试用例 30 6.2 测试结果分析 32 第七章 总结 33 7.1 结语 33 参考文献 34 致 谢 35 摘 要 随着信息技术的不断发展，互联网与计算机与人类的生活联系地愈发紧密，计算机中的笔记本电脑几乎成为了必需品，作为人们以电子产品为主体的笔记本电脑的销售，是目前电子商务的重中之重，因此，设计一个基于机器学习的笔记本电脑导购系统有着较大的市场价值也是目前的应用热点。 本文对基于机器学习的笔记本电脑导购系统的设计研究，主要采用了Django+Python+Bootstrap的集合形式实现，本文使用Python语言进行算法实现，因为较其他开发语言相比，Python简便且可移植性较高，可适用于多个平台，其安全性也比较高；根据Web程序应用框架，导购系统采用基于MVC框架的业务逻辑系统，以及SQLLITE系统数据库形式，这样处理能够大大简化系统的操作性。通过评分推荐系统，笔记本电脑可以实现对用户评分统计、笔记本电脑推荐比对、用户行为分析、笔记本电脑管理等，为笔记本电脑电子商务信息化发展提供帮助。 关键词：笔记本电脑导购推荐；Python平台；数据计算；大数据分析；机器学习 ABSTRACT With the development of information technology, people are more and more closely connected with each other, and the connection is more and more convenient. At the same time, as people take electronic products as the main body of clothing (notebook computer) sales, it is the top priority of electronic commerce at present, therefore, the design of a machine learning-based Laptop shopping guide system has great market value and is currently a hot application. In this paper, the research and design of the machine-learning-based shopping guide system for notebook PC is mainly implemented by Django + Python + Bootstrap collection, and the development language of Python is adopted, which is simple, object-oriented and platform-specific, high Security; business logic system based on MVC framework, which is based on Web application framework. At the same time, it a