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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
- 技术栈：Python语言、MySQL数据库（数据存储）、Django框架（Web后端+MVT架构）、Echarts可视化（多维度图表展示）、两种协同过滤推荐算法（基于用户/基于物品）、HTML+CSS（前端界面）
- 核心功能：新能源汽车数据管理（车型信息、参数、用户评价）、多维度可视化分析（销量/价格/品牌分布、用户评价词云）、个性化推荐（基于用户偏好的两种协同过滤算法）、汽车详情展示、用户中心（个人信息管理）、后台数据管理（增删改查）
- 研究背景：新能源汽车市场快速增长，车型迭代频繁（如比亚迪、特斯拉、蔚来等品牌多系列车型），用户面临"选车难"痛点------参数复杂（续航、充电速度、价格）、信息分散（不同平台数据碎片化）；传统推荐依赖人工导购，缺乏"数据驱动的个性化匹配"。亟需整合"数据聚合+可视化分析+智能推荐"的系统，降低选车门槛。
- 研究意义：技术层面，融合Django全栈开发与协同过滤算法，构建"数据-分析-推荐"闭环，为推荐系统落地提供参考；应用层面，为购车用户提供"精准推荐+数据对比"，为车企提供"市场趋势洞察"；学习层面，适合作为Web开发+推荐算法的毕业设计，覆盖数据库设计、算法实现、可视化开发核心技能。
2、项目界面
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新能源汽车数据（车型列表与核心参数）
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新能源汽车详情页（单车型完整信息）
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新能源汽车词云图分析（用户评价关键词）
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两种协同过滤推荐算法推荐结果（个性化推荐列表）
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新能源汽车曲线分析（如续航与价格关联趋势）
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新能源汽车发行年份曲线图（各年份车型数量趋势）
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新能源汽车品牌饼状图（市场占比分布）
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新能源汽车分类（按类型/价格区间划分）
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个人信息（用户中心与偏好设置）
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后台数据管理（数据维护界面）
3、项目说明
本项目是基于Django+协同过滤算法的新能源汽车智能推荐系统，聚焦"数据聚合-可视化分析-个性化推荐"核心需求，通过MySQL存储车型数据，Echarts实现多维度可视化，两种协同过滤算法生成精准推荐，构建"用户友好+技术完整"的新能源汽车信息服务平台。
（1）系统架构与技术逻辑
- 架构设计 ：采用Django MVT（Model-View-Template）架构，分层清晰：
- 数据层（MySQL） ：存储核心数据，核心表结构包括------
- 车型表（id、名称、品牌、续航里程、价格、发布年份、类型（纯电/混动））；
- 用户表（id、账号、密码、注册时间、浏览历史、收藏车型）；
- 评价表（id、用户id、车型id、评分、评价内容、时间）；
- 业务逻辑层（Django） ：
- 模型层（Model）：定义数据结构，映射MySQL表，提供数据库操作接口；
- 视图层（View）：处理用户请求（如浏览、推荐、分析），调用推荐算法与数据分析逻辑；
- 模板层（Template）：结合HTML+CSS渲染前端界面，嵌入Echarts图表；
- 算法层：实现两种协同过滤推荐算法，为推荐功能提供核心逻辑；
- 可视化层（Echarts）：将分析后的数据转化为直观图表，支撑数据洞察；
- 数据层（MySQL） ：存储核心数据，核心表结构包括------
- 核心流程：车型数据存入MySQL→Django后端处理用户请求（浏览/评价）→记录用户行为→调用协同过滤算法生成推荐→Echarts渲染可视化结果→前端展示（列表/详情/推荐）→管理员通过后台维护数据。
（2）核心功能模块详解
① 数据管理与采集模块（基础支撑）
- 功能：聚合新能源汽车核心数据，为分析与推荐提供基础；
- 数据构成 ：
- 基础参数：车型名称、品牌（比亚迪/特斯拉等）、类型（纯电动/插电混动）、续航里程（CLTC工况）、价格区间、发布年份、充电时间；
- 用户生成内容：用户评分（1-5星）、评价文本（如"续航扎实""空间小"）；
- 数据来源：通过结构化爬取（或手动录入）主流汽车平台的新能源车型数据，经清洗（去重、补全缺失值）后存入MySQL，支持管理员通过"后台数据管理"手动更新（如新增2024款车型）。
② 多维度可视化分析模块（数据洞察）
通过Echarts将数据转化为多类型图表，直观呈现市场规律与用户偏好：
- 核心图表与价值 ：
- 词云图分析：提取用户评价文本中的高频词（如"续航""智能驾驶""性价比"），展示用户关注焦点（如词云越大代表提及次数越多）；
- 曲线分析：折线图展示"续航里程与价格的关联趋势"（如"价格越高，续航普遍越长"）、"年度销量变化"（反映市场热度趋势）；
- 发行年份曲线：折线图展示"各年份新能源车型发布数量"，反映市场扩张速度（如2020年后车型数量激增）；
- 品牌饼状图：展示"各品牌车型数量占比"（如比亚迪占比30%，特斯拉占比15%），反映品牌市场布局；
- 分类展示：按"价格区间（10万以下/10-20万等）""类型（纯电/混动）"划分车型列表，方便用户筛选。
③ 两种协同过滤推荐模块（核心价值）
针对用户个性化需求，实现两种推荐算法，提升推荐精准度：
-
基于用户的协同过滤：
- 逻辑：找到与目标用户"评价偏好相似"的用户群体（如用户A和用户B对3款车型的评分相似度达80%），将相似用户高评分的车型推荐给目标用户；
- 实现：通过余弦相似度计算用户间的偏好相似度，选取TOP10相似用户，加权其评分生成推荐列表；
- 适用场景：用户评价数据丰富时，推荐"小众但符合偏好"的车型；
-
基于物品的协同过滤：
- 逻辑：分析车型间的"共现关系"（如同时被多个用户收藏的车型视为相似），向用户推荐与其浏览/收藏车型相似的车型；
- 实现：计算车型间的相似度（基于参数向量：续航、价格、类型等），选取TOP5相似车型生成推荐；
- 适用场景：新用户（无历史评价）时，基于其浏览的车型参数推荐相似款；
-
推荐结果展示：界面同时展示两种算法的推荐列表，标注"推荐理由"（如"与您相似的用户常选""与您浏览的Model 3参数相似"），支持用户切换查看。
④ 用户功能与后台管理模块（交互与运维）
-
用户功能：
- 基础操作：注册登录（密码加密存储）、浏览车型列表、查看详情页（含参数、评价、相关推荐）；
- 个性化行为：收藏车型、发表评价（评分+文本），系统记录行为数据用于优化推荐；
- 个人中心：查看收藏列表、评价历史，修改个人信息（如昵称、偏好设置）；
-
后台数据管理（管理员专属）：
- 数据维护：对车型数据进行增删改查（如新增2024款比亚迪海豹参数）、审核用户评价（删除违规内容）；
- 系统配置：查看推荐算法运行日志、调整相似度计算阈值（优化推荐精度）；
- 数据导出：将车型数据、用户行为数据导出为Excel，用于离线分析。
4、核心代码
python
# -*-coding:utf-8-*-
import os
os.environ["DJANGO_SETTINGS_MODULE"] = "recommend.settings"
import django
django.setup()
from item.models import *
from math import sqrt, pow
import operator
from django.db.models import Subquery, Q, Count
# from django.shortcuts import render,render_to_response
class UserCf:
# 获得初始化数据
def __init__(self, all_user):
self.all_user = all_user
# 通过用户名获得列表，仅调试使用
def getItems(self, username1, username2):
return self.all_user[username1], self.all_user[username2]
# 计算两个用户的皮尔逊相关系数
def pearson(self, user1, user2): # 数据格式为：新能源汽车id，浏览此
sum_xy = 0.0 # user1,user2 每项打分的成绩的累加
n = 0 # 公共浏览次数
sum_x = 0.0 # user1 的打分总和
sum_y = 0.0 # user2 的打分总和
sumX2 = 0.0 # user1每项打分平方的累加
sumY2 = 0.0 # user2每项打分平方的累加
for car1, score1 in user1.items():
if car1 in user2.keys(): # 计算公共的浏览次数
n += 1
sum_xy += score1 * user2[car1]
sum_x += score1
sum_y += user2[car1]
sumX2 += pow(score1, 2)
sumY2 += pow(user2[car1], 2)
if n == 0:
# print("p氏距离为0")
return 0
molecule = sum_xy - (sum_x * sum_y) / n # 分子
denominator = sqrt((sumX2 - pow(sum_x, 2) / n) * (sumY2 - pow(sum_y, 2) / n)) # 分母
if denominator == 0:
return 0
r = molecule / denominator
return r
# 计算与当前用户的距离，获得最临近的用户
def nearest_user(self, current_user, n=1):
distances = {}
# 用户，相似度
# 遍历整个数据集
for user, rate_set in self.all_user.items():
# 非当前的用户
if user != current_user:
distance = self.pearson(self.all_user[current_user], self.all_user[user])
# 计算两个用户的相似度
distances[user] = distance
closest_distance = sorted(
distances.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True
)
# 最相似的N个用户
print("closest user:", closest_distance[:n])
return closest_distance[:n]
# 给用户推荐新能源汽车
def recommend(self, username, n=3):
recommend = {}
nearest_user = self.nearest_user(username, n)
for user, score in dict(nearest_user).items(): # 最相近的n个用户
for cars, scores in self.all_user[user].items(): # 推荐的用户的新能源汽车列表
if cars not in self.all_user[username].keys(): # 当前username没有看过
if cars not in recommend.keys(): # 添加到推荐列表中
recommend[cars] = scores*score
# 对推荐的结果按照新能源汽车
# 浏览次数排序
return sorted(recommend.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
# 基于用户的推荐
def recommend_by_user_id(user_id):
user_prefer = UserTagPrefer.objects.filter(user_id=user_id).order_by('-score').values_list('tag_id', flat=True)
current_user = User.objects.get(id=user_id)
# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签，选过的话，就从标签中找
# 没有的话，就按照浏览度推荐15个
if current_user.rate_set.count() == 0:
if len(user_prefer) != 0:
car_list = xiangmu.objects.filter(tags__in=user_prefer)[:15]
else:
car_list = xiangmu.objects.order_by("-c9")[:15]
return car_list
# 选取评分最多的10个用户
users_rate = Rate.objects.values('user').annotate(mark_num=Count('user')).order_by('-mark_num')
user_ids = [user_rate['user'] for user_rate in users_rate]
user_ids.append(user_id)
users = User.objects.filter(id__in=user_ids)#users 为评分最多的10个用户
all_user = {}
for user in users:
rates = user.rate_set.all()#查出10名用户的数据
rate = {}
# 用户有给新能源汽车打分 在rate和all_user中进行设置
if rates:
for i in rates:
rate.setdefault(str(i.car.id), i.mark)#填充新能源汽车数据
all_user.setdefault(user.username, rate)
else:
# 用户没有为新能源汽车打过分，设为0
all_user.setdefault(user.username, {})
user_cf = UserCf(all_user=all_user)
recommend_list = [each[0] for each in user_cf.recommend(current_user.username, 15)]
car_list = list(xiangmu.objects.filter(id__in=recommend_list).order_by("-c9")[:15])
other_length = 15 - len(car_list)
if other_length > 0:
fix_list = xiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_id=user_id)).order_by('-collect')
for fix in fix_list:
if fix not in car_list:
car_list.append(fix)
if len(car_list) >= 15:
break
return car_list
# 计算相似度
def similarity(car1_id, car2_id):
car1_set = Rate.objects.filter(car_id=car1_id)
# car1的打分用户数
car1_sum = car1_set.count()
# car_2的打分用户数
car2_sum = Rate.objects.filter(car_id=car2_id).count()
# 两者的交集
common = Rate.objects.filter(user_id__in=Subquery(car1_set.values('user_id')), car=car2_id).values('user_id').count()
# 没有人给当前新能源汽车打分
if car1_sum == 0 or car2_sum == 0:
return 0
similar_value = common / sqrt(car1_sum * car2_sum)#余弦计算相似度
return similar_value
#基于物品
def recommend_by_item_id(user_id, k=15):
# 前三的tag，用户评分前三的新能源汽车
user_prefer = UserTagPrefer.objects.filter(user_id=user_id).order_by('-score').values_list('tag_id', flat=True)
user_prefer = list(user_prefer)[:3]
print('user_prefer', user_prefer)
current_user = User.objects.get(id=user_id)
# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签，选过的话，就从标签中找
# 没有的话，就按照浏览度推荐15个
if current_user.rate_set.count() == 0:
if len(user_prefer) != 0:
car_list = xiangmu.objects.filter(tags__in=user_prefer)[:15]
else:
car_list = xiangmu.objects.order_by("-c9")[:15]
print('from here')
return car_list
# most_tags = Tags.objects.annotate(tags_sum=Count('name')).order_by('-tags_sum').filter(car__rate__user_id=user_id).order_by('-tags_sum')
# 选用户最喜欢的标签中的新能源汽车，用户没看过的30部，对这30部新能源汽车，计算距离最近
un_watched = xiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_id=user_id), tags__in=user_prefer).order_by('?')[:30] # 看过的新能源汽车
watched = Rate.objects.filter(user_id=user_id).values_list('car_id', 'mark')
distances = []
names = []
# 在未看过的新能源汽车中找到
for un_watched_car in un_watched:
for watched_car in watched:
if un_watched_car not in names:
names.append(un_watched_car)
distances.append((similarity(un_watched_car.id, watched_car[0]) * watched_car[1], un_watched_car))#加入相似的新能源汽车
distances.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
print('this is distances', distances[:15])
recommend_list = []
for mark, car in distances:
if len(recommend_list) >= k:
break
if car not in recommend_list:
recommend_list.append(car)
# print('this is recommend list', recommend_list)
# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的新能源汽车中的热度进行填充
print('recommend list', recommend_list)
return recommend_list
if __name__ == '__main__':
# similarity(2003, 2008)
print(recommend_by_item_id(1799))🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
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