随着电子商务的快速发展，如何为用户提供个性化商品推荐、分析商品评论情感倾向、实现商品数据可视化成为电商平台的重要需求。本毕业设计采用Python Flask框架，构建一个集商品推荐、情感分析、数据可视化和数据爬取于一体的综合电商系统。
一、系统架构设计
系统采用前后端分离架构，后端使用Flask框架提供RESTful API接口，前端采用Vue.js实现用户交互界面。数据库选用MySQL存储结构化数据，Redis作为缓存数据库提升系统性能。
二、核心功能模块
1. 商品推荐系统
基于用户历史行为数据和商品特征，采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法构建混合推荐模型。通过机器学习技术分析用户偏好，实现个性化商品推荐。系统支持实时推荐和离线推荐两种模式，确保推荐结果的准确性和时效性。
2. 商品评论情感分析
利用深度学习技术构建情感分析模型，对京东、淘宝等平台的商品评论进行情感极性分类。采用BERT预训练模型进行文本特征提取，结合注意力机制提升分类准确率。系统能够自动识别评论中的情感倾向，为商家提供产品改进建议。
3. 商品数据可视化
基于ECharts和D3.js等可视化库，实现商品销量趋势分析、用户行为分析、推荐效果评估等多维度数据展示。支持交互式图表，用户可通过筛选条件动态查看不同维度的数据分布。
4. 商品爬虫模块
开发京东爬虫和淘宝爬虫，采用Scrapy框架实现高效数据采集。爬虫模块支持商品基本信息、价格走势、用户评论等数据的定时抓取，并通过反爬虫策略确保数据采集的稳定性。
5. 医疗器械进销存管理
针对医疗器械行业特点，开发专业的进销存管理模块。实现商品入库、出库、库存盘点、效期管理等功能，符合医疗器械GSP管理规范。通过知识图谱技术构建商品关联关系，支持智能补货建议。
三、技术实现
1. 机器学习与深度学习
使用TensorFlow和PyTorch框架构建推荐模型和情感分析模型。通过知识图谱技术建立商品-用户-评论之间的关联网络，提升推荐系统的可解释性。
2. 数据处理与存储
采用Pandas进行数据预处理，使用Elasticsearch实现商品搜索功能。通过数据清洗、特征工程等步骤提升模型训练效果。
3. 系统部署与优化
使用Docker容器化部署，Nginx作为反向代理服务器，Gunicorn作为WSGI服务器。通过负载均衡和数据库读写分离提升系统并发处理能力。
四、创新点
1. 多源数据融合：整合京东、淘宝等多个电商平台数据，提供更全面的商品信息
2. 智能推荐算法：结合深度学习和知识图谱技术，提升推荐准确性和多样性
3. 专业领域适配：针对医疗器械行业的特殊需求，开发符合行业规范的管理功能
4. 实时情感监控：实现对商品评论的实时情感分析，及时发现产品质量问题
本系统不仅适用于通用电商场景，更能满足医疗器械等专业领域的特殊需求，为电商企业提供全方位的智能化解决方案。通过人工智能技术的深度应用，显著提升了用户体验和运营效率。
