黄河科技学院本科毕业设计任务书
工学部大数据与计算机应用科教中心XX（写全称）专业2020/2022级B201 /S221班 学号学生指导教师
毕业设计题目
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毕业设计工作内容与基本要求
一、目标和任务
本系统的主要目标是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。该系统旨在通过整合用户的历史行为数据、商品的多模态信息（如文本描述、图像特征等），利用深度学习技术进行精准的商品推荐。任务包括以下几个方面：
系统架构设计：构建一个稳定、可扩展的系统架构，确保系统能够高效处理用户请求和数据存储。
数据爬取与整合：从京东数码商城等数据源爬取商品数据，并进行清洗、整合和存储，为推荐系统提供丰富的数据支持。
深度学习模型训练：利用历史用户行为数据和商品多模态信息，训练深度学习模型，实现精准的商品推荐。
前端界面开发：设计并实现用户友好的前端界面，包括登录注册、数据查看搜索、商品推荐展示、数据可视化等功能。
管理员后台管理：提供全面的管理员后台管理功能，包括用户管理、数据管理等，确保系统能够稳定运行。
二、途径和方法
将系统拆分为多个独立的服务模块，如用户服务、商品服务、推荐服务等。使用Flask框架作为后端开发框架，提供RESTful API接口。数据库选择MySQL或SQLite，根据系统需求进行数据存储和优化。
使用Requests库发起HTTP请求，从京东数码商城等数据源爬取商品数据。使用BeautifulSoup解析HTML页面，提取商品信息。使用正则表达式对数据进行清洗和预处理，去除无关字符和噪声数据。将清洗后的数据整合并存储到数据库中，为推荐系统提供数据支持。
利用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，构建协同过滤算法模型。使用历史用户行为数据和商品多模态信息作为训练数据，对模型进行训练和优化。通过调整模型参数和学习率等超参数，提高模型的推荐精度和泛化能力。同时，采用交叉验证等方法对模型进行评估和验证，确保模型的稳定性和可靠性。
三、主要参考资料（文献）
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四、技术要求
系统稳定性：确保系统在高并发、大数据量情况下仍能稳定运行，提供持续的服务。
数据安全：对用户数据、商品数据和推荐结果进行加密存储和传输，防止数据泄露和篡改。
可扩展性：系统架构需易于扩展，能够方便地增加新功能或模块，以适应未来业务需求的变化。
性能优化：对数据库查询、深度学习模型推理等关键操作进行性能优化，提高系统的响应速度和用户体验。
五、注意事项
代码规范：遵循统一的编码规范，确保代码的可读性和可维护性。
测试覆盖：编写全面的测试用例，对系统进行单元测试、集成测试和压力测试，确保系统的稳定性和可靠性。
版本控制：使用Git等版本控制工具进行代码管理，方便团队协作和代码追踪。
毕业设计时间：2023年12月18日至2024年5月10日
计 划 答 辩 时 间：2024年5月18日
工作任务与工作量要求：原则上查阅文献资料不少于12篇，其中外文资料不少于2篇；文献综述不少于3000字；理工科类论文或设计说明书不少于8000字（同时提交有关图纸和附件），毕业设计撰写规范及有关要求，请查阅《黄河科技学院本科毕业设计（论文）指导手册》。
专业教研室审批意见：
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日 期：
