該項目是一個基于Python的全棧推薦系統,旨在通過多模態數據(用戶行為、產品屬性和促銷活動)構建數據驅動的精準推薦服務。系統通過數據采集、預處理、圖結構構建、特征提取和用戶畫像生成等多個環節,展示了完整的數據處理與建模流程。前端采用Flask構建Web展示界面,用戶通過輸入ID獲取實時個性化推薦。系統基于簡單的協同過濾或圖神經網絡模型,保證了低資源占用與高效執行,適用于小規模數據集。作為全棧開發,我設計并實現了包括數據采集、后端邏輯、模型訓練與優化、用戶畫像展示等完整功能,涵蓋了從數據處理到用戶體驗的全方位技術棧,展示了扎實的技術能力及系統開發經驗。
作為全棧開發工程師,我獨立開發了基于Python的促銷用戶畫像與商品推薦系統。系統從模擬和第三方數據中采集用戶行為、產品屬性及促銷活動數據,經數據清洗、格式化后構建用戶、商品與促銷活動的圖結構,通過輕量級協同過濾和圖神經網絡模型實現精準畫像與實時推薦。前后端采用Flask及數據庫無縫集成,支持交互式Web展示,有效提升促銷轉化率,充分展現了我在數據處理、模型設計與全棧開發方面的綜合實力。