在电子商务蓬勃发展的时代，个性化推荐系统已成为提升用户体验和增强平台商业价值的重要手段。本文围绕一个基于Django框架的协同过滤商品推荐系统的设计与实现展开论述，该系统旨在通过分析用户行为数据，预测用户对商品的需求和兴趣偏好。

系统采用经典的协同过滤算法，主要分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤通过识别与目标用户兴趣相似的用户群体，推荐该群体喜欢的商品；基于物品的协同过滤则根据物品之间的相似性，推荐与用户历史兴趣物品相似的商品。本系统结合两种方法的优势，采用混合策略以提高推荐准确性和多样性。

系统架构上，使用Django作为后端开发框架，利用其清晰的MVC（模型-视图-控制器）模式和强大的ORM（对象关系映射）功能，简化数据库操作和业务逻辑处理。数据库选用MySQL，存储用户信息、商品数据以及用户-商品交互记录（如浏览、购买、评分等）。前端采用HTML、CSS和JavaScript，结合Bootstrap框架实现响应式界面设计，确保系统在不同设备上的良好显示效果。

系统核心功能模块包括用户管理、商品管理、推荐引擎和数据分析。用户管理模块负责用户注册、登录和权限控制；商品管理模块支持商品的增删改查及分类管理；推荐引擎模块实现协同过滤算法的计算和推荐列表生成；数据分析模块则提供用户行为统计和推荐效果的可视化展示，帮助系统管理员优化推荐策略。

在实现过程中，系统首先收集用户历史行为数据，进行数据预处理（如去噪、归一化），构建用户-商品评分矩阵。通过计算用户或物品之间的相似度（常用余弦相似度或皮尔逊相关系数），生成推荐候选集。根据评分预测和排序，输出个性化推荐列表。系统还引入了冷启动处理机制，例如对新用户采用热门商品推荐或基于内容的推荐作为补充。

测试与评估阶段，系统采用离线评估和在线A/B测试相结合的方法。离线评估使用准确率、召回率和F1值等指标；在线测试则通过用户点击率和转化率衡量推荐效果。实验结果表明，该系统在推荐准确性和用户满意度方面均表现良好。

该协同过滤商品推荐系统不仅为计算机专业毕业设计提供了实用的源码参考（编号07266），还展示了Django框架在构建智能推荐应用中的优势。可进一步集成深度学习模型或引入实时推荐功能，以应对更复杂的商业场景。