随着互联网技术的普及和农业现代化的推进，传统的农产品销售模式面临着信息不对称、流通效率低、供需匹配难等挑战。为了解决这些问题，将人工智能推荐技术与农产品电子商务相结合，构建一个智能化的销售平台，具有重要的现实意义和应用价值。本项目旨在设计并实现一个基于Django框架的农产品销售智能推荐系统，系统代号为7QB059，专注于计算机软硬件技术的整合开发。

一、 系统概述与目标
本系统是一个B/S架构的农产品在线销售平台，其核心创新在于集成了智能推荐引擎。系统主要目标包括：为农户提供便捷的产品上架与管理渠道；为消费者提供丰富的农产品浏览与购买体验；更重要的是，通过分析用户的浏览历史、购买记录、收藏行为等数据，利用推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐模型），向用户个性化推荐其可能感兴趣的农产品，从而提升销售转化率、用户粘性和平台效益。

二、 系统主要功能模块设计

1. 用户管理模块：实现农户、消费者、系统管理员三类角色的注册、登录、信息维护与权限管理。
2. 农产品信息管理模块：农户可发布、编辑、下架农产品信息，包括品名、类别（如蔬菜、水果、粮油）、产地、价格、图片、详细描述等。
3. 电商交易模块：实现购物车管理、订单生成、在线支付（集成第三方支付接口）、物流信息跟踪与评价反馈等功能。
4. 智能推荐模块（核心）：

• 数据收集层：实时采集用户行为数据（点击、购买、评分、搜索关键词）。

• 算法引擎层：设计与实现推荐算法模型。初期可采用基于用户的协同过滤算法，计算用户相似度，推荐相似用户喜欢的商品。后期可优化为基于物品的协同过滤或引入基于内容的推荐（根据农产品属性匹配）。

• 推荐服务层：通过Django后端API，为前端首页、商品详情页等位置提供个性化的推荐列表。

1. 后台管理模块：为管理员提供全面的数据看板，包括用户统计、商品管理、订单处理、推荐效果分析（如点击通过率CTR）等功能，以便于系统运维与策略调整。

三、 系统开发技术栈（计算机软硬件技术开发）

1. 软件技术栈：

• 后端框架：采用Python语言的Django框架。Django具备强大的ORM、清晰的MVC（MTV）模式、内置的管理后台以及良好的安全性，能快速构建稳健的后端服务。

• 前端技术：使用HTML5、CSS3、JavaScript，并可能结合Bootstrap等前端框架或Vue.js等渐进式框架以实现响应式布局和动态交互。

• 数据库：选用关系型数据库MySQL或PostgreSQL存储结构化数据（用户、商品、订单）；同时可考虑使用Redis作为缓存数据库，存储用户会话及热门推荐数据，以提升系统性能。

• 推荐算法实现：主要使用Python的科学计算库（如NumPy、Pandas）进行数据处理，并可能借助Scikit-learn或深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）实现更复杂的模型。

• 部署与运维：项目可部署在Linux服务器上，使用Nginx作为Web服务器，Gunicorn或uWSGI作为Django应用服务器。

1. 硬件与环境考量：

• 开发阶段需要标准的计算机开发环境（PC或笔记本电脑）。

• 部署阶段需要云服务器（如阿里云、腾讯云ECS）或本地服务器，确保足够的计算资源（CPU、内存）来运行Web应用、数据库及推荐算法计算。

• 对于大规模用户和数据，推荐算法的训练可能需要更强的计算能力，可考虑使用GPU服务器进行模型训练，而在线推荐服务则对响应速度有较高要求。

四、 项目特色与创新点

1. 技术整合创新：将成熟的Django Web开发框架与前沿的推荐算法相结合，构建垂直领域的电商应用。
2. 业务针对性：专注于农产品领域，数据结构与推荐逻辑可针对农产品季节性强、地域性明显等特点进行优化设计。
3. 数据驱动决策：系统不仅实现交易功能，更通过收集与分析用户行为数据，驱动精准营销和库存预测，为农户和平台运营提供数据支持。
4. 毕设价值：本项目（7QB059）涵盖了从需求分析、系统设计、前后端开发、算法集成到测试部署的全过程，能够全面锻炼学生的软件工程实践能力、算法应用能力和系统架构思维。

五、 与展望
基于Django的农产品销售智能推荐系统，旨在利用信息技术赋能传统农业，促进农产品高效流通。系统实现后，能够有效连接产销双方，并通过智能化手段提升用户体验和商业效率。系统可进一步拓展的功能包括：引入大数据分析进行市场趋势预测、集成物联网技术实现农产品溯源、开发移动端APP以覆盖更广泛用户群体，以及探索更先进的深度学习推荐模型以提升推荐的准确性和多样性。该项目的开发与实践，对于推动农业数字化转型和培养复合型技术人才均具有积极意义。