基于深度学习的数码商城多模态商品推荐系统设计与实现申报表

课题名称

基于深度学习的数码商城多模态商品推荐系统设计与实现

课题来源

根据下面注释填汉字，如“教师拟订”

课题类型

根据注释填字母，如BX

指导教师

技术职务

工作单位

工学部XX科教中心(如果是外单位，写自己的单位名称，如郑州大学、XX公司等）

该课题是否

需要实习

填是或否

建议实习地点

前面若填“是”，此处写具体的实习地点；前面若填“否”，此处填无

一、选题背景

随着电子商务的蓬勃发展，数码商城面临着激烈的市场竞争。为了在竞争中脱颖而出，商城需要提供更为精准和个性化的商品推荐服务。深度学习技术因其强大的数据处理和模式识别能力，在推荐系统领域得到了广泛应用。通过整合多种模态的数据（如文本、图像等），深度学习能够更全面地理解用户需求和偏好，从而为用户提供更加精准的商品推荐。因此，设计并实现一个基于深度学习的数码商城多模态商品推荐系统，对于提升商城的竞争力和用户体验具有重要意义。

二、主要内容

本系统旨在为用户提供个性化的商品推荐服务，主要包含以下功能模块：用户登录与注册、数据查看与搜索、商品推荐、数据可视化分析、用户中心以及管理员后台管理。用户注册登录后，可以浏览数码商城的商品数据，并通过搜索功能快速定位所需商品。系统利用深度学习技术，根据用户的历史行为数据，进行商品推荐。同时，系统还提供数据可视化分析功能，通过图表形式展示商品销售、用户行为等关键数据。管理员则可以通过后台管理系统，对用户信息和商品数据进行全面的管理。

三、现有条件

开发该系统所需的技术栈和硬件资源均已具备。后端开发采用Flask框架，数据库可选用MySQ数据爬取和处理则分别使用Requests、BeautifulSoup和Pandas。前端采用HTML、CSS、JavaScript和Bootstrap 4进行页面设计和交互实现，可视化分析则使用ECharts.js。此外，Flask-Admin可用于实现管理员后台管理功能。所有开发环境和工具均已配置完毕，为系统的顺利开发提供了有力保障。

四、时间安排

第1周：查阅相关资料，完成文献综述。

第2周：结合课题要求，提交开题报告，并完成开题答辩。

第3～5周：进行系统分析、总体设计和详细设计。

第6～9周：实现系统编码、调试及软件测试；撰写毕业设计。

第10～12周：修改毕业设计至定稿，资格审查。

第13～14周：毕业设计答辩及资料归档。

五、预期成果及表现形式

本系统预期将实现一个功能完善的基于深度学习的数码商城多模态商品推荐系统。该系统将以Web应用的形式呈现，用户可通过浏览器访问。预期成果包括用户友好的登录注册界面、直观的数据展示与搜索功能、精准的商品推荐服务、丰富的数据可视化图表、便捷的用户个人信息管理以及全面的管理员后台管理功能。所有功能均经过严格测试，确保系统稳定可靠。

专业教研室意见：

负责人签名： 年 月 日

科教中心意见：

负责人签名： 年 月 日