计算机毕业设计之基于大模型的护肤品及彩妆个性化推荐系统

摘要随着消费升级和审美多元化的趋势护肤品及彩妆市场呈现出前所未有的繁荣景象。然而面对琳琅满目的商品消费者往往陷入选择困境难以找到真正适合自己的产品。本研究旨在设计与实现一个基于大模型的护肤品及彩妆个性化推荐系统。系统通过整合大数据技术、深度学习算法和用户行为分析实现了从数据采集、处理到个性化推荐的全流程自动化。首先系统利用网络爬虫技术获取多源数据经过严格的数据清洗和预处理确保数据质量。接着采用大模型深度学习算法构建复杂的神经网络结构深入挖掘用户与产品间的潜在关联提供精准的个性化推荐。系统还包含数据可视化、价格预测、功效统计等多个功能模块全面提升用户服务体验。测试结果表明系统在推荐准确率和用户满意度方面表现优异具有很高的实用价值和广阔的应用前景。未来系统将继续优化关注数据隐私保护、算法可解释性和实时性优化等挑战为用户提供更加优质、个性化的服务。系统使用Python编写的爬虫程序负责从网站上抓取海量数据将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索后端采用Django框架搭建Web应用服务器前端则使用Vue.js库来创建交互式界面并通过Echarts图表库绘制各种可视化图形。基于大模型的护肤品及彩妆个性化推荐系统实现了以下功能模块网络爬虫采集、数据存储、数据上传、缺值处理、重复值处理、数据处理、数据大屏、色系统计、套装统计、适用季节、护肤品信息、价格统计、价格预测、功效统计、用户管理、彩妆信息管理、价格预测管理、系统管理、护肤品信息管理等。这些模块协同工作为用户提供个性化的护肤及彩妆推荐提升了用户体验和购物效率。用户在系统公告模块可以查看到系统展示的所有公告信息详情可以通过分类来对公告信息进行筛选点击公告信息详情可以对公告信息进行点赞和收藏的操作。