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一、程序背景
- 技术驱动：大数据分析、人工智能技术普及，推动电商行业变革，Hadoop 等成熟技术为海量用户行为数据处理提供支撑。
- 行业需求：电商用户规模扩大，用户在线购物行为（浏览、搜索、下单等）产生海量数据，企业需通过数据挖掘精准把握用户需求，优化营销策略与个性化推荐。
- 现有痛点：传统电商难以高效处理大规模用户数据，无法精准匹配用户偏好与商品，导致用户体验与转化率偏低，亟需专业的用户行为分析系统解决该问题。
二、程序功能
程序分为用户端 和管理员端两大模块，功能覆盖用户交互、数据管理与分析全流程。
| 角色 | 核心功能 | 具体说明 |
|---|---|---|
| 普通用户 | 基础购物交互 | 浏览购物商城、添加购物车、在线下单与支付，查看促销商品 |
| 个性化服务 | 基于协同过滤算法接收商品推荐，发表商品评论，参与讨论社区 | |
| 信息获取 | 查看通知公告、新闻资讯，管理个人订单与收藏 | |
| 管理员 | 数据管理 | 管理用户信息（增删改查）、商品信息（上下架、促销设置）、爬虫数据与行为采集数据 |
| 运营管理 | 处理补货记录、评价记录、促销活动，发布通知公告 | |
| 数据分析可视化 | 通过 ECharts 查看品牌统计、商品销量与库存统计、品牌好评统计等可视化看板 |
三、程序功能创新点
- 技术融合创新：整合 Hadoop（分布式存储）、Spark（数据处理）、Sqoop（数据迁移）、协同过滤算法，形成 "数据采集 - 清洗 - 分析 - 推荐 - 可视化" 的完整技术链，提升数据处理效率与推荐精准度。
- 双角色功能闭环：既满足普通用户 "购物 + 个性化推荐" 的需求，又为管理员提供 "数据管理 + 多维度统计可视化" 的运营工具，实现用户体验与企业管理的双向优化。
- 精准推荐机制：基于用户历史行为（收藏、点赞、评论、购买），通过协同过滤算法构建用户画像，避免传统推荐的盲目性，提升商品推荐与用户偏好的匹配度。
四、系统架构
系统采用分层架构设计，从数据处理到功能呈现形成清晰流程，核心架构分为以下四层：
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数据采集层
- 通过爬虫技术（Requests 库）抓取京东商城商品数据与用户行为数据，将原始 JSON 数据解析为结构化数据。
- 支持增量数据采集，避免重复爬取，同时通过模拟浏览器请求（添加 Header）与控制访问速率（Sleep），防止被接口限制。
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数据处理与存储层
- 数据清洗：使用 Spark（PySpark）处理数据重复、缺失、异常值，提升数据质量。
- 数据存储：采用 HDFS（分布式存储海量原始数据）、Hive（数据仓库）、MySQL（存储清洗后结构化数据，如用户信息、订单、商品表）三级存储架构，兼顾存储容量与查询效率。
- 数据迁移：通过 Sqoop 实现 Hadoop 生态（Hive）与 MySQL 之间的数据双向迁移，支撑后续分析与功能调用。
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业务逻辑层
- 后端框架：使用 Flask 开发 API 接口，支撑用户登录、商品管理、订单处理等核心业务逻辑；通过 Vue 框架构建管理员后台可视化界面。
- 算法支撑：集成协同过滤算法，基于用户 - 物品交互矩阵计算相似度，生成个性化商品推荐列表。
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可视化与交互层
- 前端交互：用户端提供简洁购物界面，管理员端提供数据管理界面。
- 数据可视化：采用 ECharts 模板，将品牌统计、销量库存、好评率等数据以图表形式展示，支持管理员直观获取运营数据。
五、功能截图
