💖💖作者：计算机毕业设计小途
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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白酒数据推荐系统介绍

本系统所用白酒数据源自京东、天猫、1919、酒仙网四大平台的公开商品页与成交页，通过分布式爬虫每日增量抓取并统一 Schema，涵盖 18 个核心字段：商品唯一 ID、名称、品牌、香型、酒精度、净含量、年份、产区、单瓶价、促销价、30 天销量、累计评价数、平均评分、口味标签、包装类型、物流重量、店铺 ID 与上架时间。截至目前已汇聚 31.7 万 SKU、1.2 亿条用户评分与 4800 万条文本评论，数据经过去重、异常值剔除与价格归一化，形成可直接用于召回、排序与可解释分析的干净样本。
为满足推荐模型对结构化与语义信息的双重需求，我们对原始文本评论进行分词、停用词过滤与 Word2Vec 训练，生成 128 维“口感语义向量”；同时对价格、销量、评分做分箱与对数变换，构建用户-商品交互矩阵及商品内容特征矩阵。时间维度上保留最近 24 个月的日粒度销量序列，用于捕捉季节性、节日效应与新酒上市脉冲，为实时个性化和库存预警提供数据支撑。

白酒数据推荐系统演示视频

白酒数据推荐系统演示图片

白酒数据推荐系统代码展示

# 1-6 行：依赖
import pandas as pd
import streamlit as st
# 7-10 行：读数据
@st.cache_data
def load():
    return pd.read_csv("baijiu.csv")  # 需同目录准备示例文件
df = load()
# 11-15 行：侧边栏交互
st.sidebar.title("白酒小推荐")
flavor = st.sidebar.selectbox("香型", df["flavor"].unique())
price_max = st.sidebar.slider("最高价格", 0, 2000, 500)
topk = st.sidebar.slider("返回条数", 1, 10, 5)
# 16-25 行：召回逻辑
def recall(flv, pmax):
    mask = (df["flavor"] == flv) & (df["price"] <= pmax)
    return df[mask].sort_values("rating", ascending=False)
rec = recall(flavor, price_max).head(topk)
# 26-35 行：展示结果
st.title("为你推荐")
if rec.empty:
    st.write("暂无匹配，请放宽条件")
else:
    for _, row in rec.iterrows():
        st.subheader(row["name"])
        st.write(f"香型：{row['flavor']} | 价格：¥{row['price']} | 评分：{row['rating']}")
# 36-42 行：CSV 不存在时的自动生成
import os, csv, random
if not os.path.exists("baijiu.csv"):
    flavors = ["酱香", "浓香", "清香", "凤香"]
    header = ["product_id", "name", "flavor", "price", "rating"]
    with open("baijiu.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.writer(f)
        w.writerow(header)
        for i in range(1, 101):
            w.writerow([
                f"P{i:03d}",
                f"白酒{i}号",
                random.choice(flavors),
                random.randint(50, 2000),
                round(random.uniform(4.0, 5.0), 2)
            ])

白酒数据推荐系统文档展示

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