本系统是一个基于深度学习和协同过滤算法的美妆商品推荐系统通过用户行为分析、协同过滤和深度学习神经网络等技术为用户提供个性化商品推荐服务。系统采用前后端分离架构包含完整的用户管理、商品管理、订单管理和智能推荐功能模块通过混合推荐算法实现商品精准匹配有效提升用户购物体验和商品转化率。一、核心功能用户注册登录支持用户注册、登录、JWT身份认证和权限管理商品浏览商品列表浏览、商品详情查看、商品搜索、分类筛选、价格筛选个性化推荐基于协同过滤的个性化推荐、基于深度学习的评分预测、混合推荐策略商品收藏商品收藏、收藏列表管理、收藏状态查询订单管理模拟购买、订单创建、订单历史查询、订单状态管理商品评价购买后评价、评分管理、评论展示、评价权限控制个人中心个人信息管理、密码修改、邮箱修改、个人数据统计管理员后台用户管理、商品管理、订单管理、数据统计可视化、推荐模型训练数据可视化订单趋势分析、收入趋势分析、商品分类分布、价格区间分布、用户增长趋势文件上传商品图片上传、图片管理、本地存储二、核心技术栈后端框架Flask数据持久化SQLAlchemy数据库MySQL身份认证JWT推荐算法TensorFlow、Keras、scikit-learn前端框架VueUI组件Element Plus状态管理Pinia路由管理Vue Router数据可视化ECharts三、项目亮点混合推荐算法结合协同过滤基于用户和物品相似度和深度学习模型用户商品嵌入多层神经网络采用协同过滤生成候选集、深度学习模型排序的两阶段策略有效提升推荐准确度和多样性。深度学习推荐模型构建用户和商品嵌入层50维通过3层全连接神经网络128→64→32和Dropout正则化实现用户-商品交互的深度特征学习支持评分预测和个性化排序。完整电商业务闭环涵盖用户注册、商品浏览、智能推荐、商品收藏、模拟购买、订单管理、商品评价全流程形成完整的电商推荐生态支持用户行为数据收集和反馈优化。前后端分离架构采用RESTful API设计前后端完全解耦支持独立开发和部署便于扩展和维护API接口标准化设计支持跨平台调用。数据可视化分析集成ECharts图表库实现订单趋势、收入趋势、商品分类分布、价格区间分布、用户增长趋势等多维度数据可视化支持管理员进行数据分析和决策。推荐算法可扩展推荐服务采用模块化设计支持协同过滤、深度学习、混合策略等多种算法灵活切换支持模型在线训练和参数调优便于后续算法升级和性能优化。