一、系统概述
Django协同过滤商品推荐系统是一个基于Web的智能推荐平台，采用Django框架构建，核心目标是通过分析用户行为数据，实现个性化商品推荐。系统包含用户管理、数据收集、协同过滤算法实现及推荐结果展示四大模块。数据处理作为系统核心环节，直接影响推荐准确性和系统性能。
二、数据处理流程
1. 数据收集与存储
系统通过用户注册信息、商品浏览记录、购买历史、评分数据等多维度收集原始数据，采用MySQL数据库进行结构化存储。关键数据表包括用户表(user)、商品表(item)、行为记录表(behavior)、评分表(rating)等。
2. 数据预处理
（1）数据清洗：处理缺失值、异常值和重复记录，如过滤无效用户评分、修正异常购买数量
（2）数据转换：将用户行为转换为数值型偏好矩阵，例如将浏览、收藏、购买行为分别赋权为1、3、5分
（3）数据归一化：采用Min-Max标准化方法消除量纲影响，确保不同行为权重的一致性
3. 特征工程
（1）用户特征：提取用户活跃度、购买频率、偏好品类等特征
（2）商品特征：构建商品热度、类别属性、价格区间等特征向量
（3）交互特征：生成用户-商品交互矩阵，作为协同过滤算法的输入数据
三、协同过滤算法实现
1. 基于用户的协同过滤
计算用户相似度矩阵，采用皮尔逊相关系数衡量用户间偏好相似性，公式为：sim(u,v)=∑(r{u,i}-r̄u)(r{v,i}-r̄v)/√[∑(r{u,i}-r̄u)²∑(r{v,i}-r̄v)²]
2. 基于物品的协同过滤
构建物品相似度矩阵，使用余弦相似度计算商品关联度，公式为：sim(i,j)=∑(r{u,i}×r{u,j})/√[∑r²{u,i}∑r²{u,j}]
3. 混合推荐策略
结合两种协同过滤方法，通过加权融合提高推荐准确性，同时采用时间衰减因子处理用户兴趣漂移问题。
四、性能优化措施
- 数据索引优化：为频繁查询字段建立复合索引
- 矩阵稀疏处理：采用SVD矩阵分解降低计算复杂度
- 缓存机制：使用Redis缓存热门推荐结果，减少数据库访问压力
- 增量更新：设计定时任务定期更新用户相似度矩阵，避免全量计算
五、系统测试与评估
使用MovieLens公开数据集进行测试，采用准确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值作为评估指标。测试结果显示，在10万条评分数据上，系统F1值达到0.82，证明数据处理流程和算法实现的有效性。
六、总结
本系统通过规范的数据处理流程和优化的协同过滤算法，实现了高效的个性化商品推荐。数据处理环节的质量控制直接决定了推荐系统的性能表现，后续可考虑引入深度学习等先进技术进一步提升推荐精度。
