随着电子商务的蓬勃发展，构建一个智能的商品推荐系统已成为计算机科学与人工智能领域的重要研究方向。本毕业设计基于Python Flask框架，结合机器学习和深度学习技术，打造了一个功能全面的电商商品推荐系统。系统不仅实现了商品推荐的核心功能，还集成了京东、淘宝等多平台商品爬虫、评论情感分析、商品可视化以及知识图谱构建，为电商平台提供了全方位的智能化服务。

1. 系统架构与核心技术
系统采用Python Flask作为后端框架，轻量级且易于扩展。前端使用HTML、CSS和JavaScript，结合ECharts等可视化库，实现数据的直观展示。核心模块包括商品数据采集、情感分析、推荐算法和可视化展示。

2. 商品爬虫模块：多平台数据采集
系统通过京东爬虫和淘宝爬虫，自动抓取商品信息、价格、销量和用户评论等数据。爬虫模块采用Scrapy或Selenium框架，支持动态页面处理，确保数据的实时性和完整性。爬取的数据存储在MySQL或MongoDB数据库中，便于后续处理。

3. 情感分析模块：评论智能处理
利用自然语言处理技术，对用户评论进行情感分析。系统采用机器学习模型（如SVM或朴素贝叶斯）或深度学习模型（如BERT、LSTM），自动识别评论的情感极性（正面、负面或中性）。这有助于评估商品口碑，并为推荐系统提供辅助数据。

4. 商品推荐模块：智能算法应用
推荐引擎融合了协同过滤、内容推荐和基于知识图谱的推荐方法。通过分析用户历史行为和商品属性，使用深度学习模型（如神经网络）优化推荐结果，提高准确性和个性化程度。系统还支持实时推荐，适应动态用户需求。

5. 商品可视化模块：数据直观展示
利用ECharts或D3.js，系统生成交互式图表，展示商品销售趋势、情感分析结果和推荐排名。可视化模块帮助用户和平台管理者快速理解数据洞察，例如热门商品分布、用户情感变化等。

6. 知识图谱与人工智能集成
系统构建商品知识图谱，将商品、用户和评论实体关联起来，增强推荐的逻辑性和可解释性。通过图神经网络等技术，挖掘潜在关系，提升推荐系统的深度。结合人工智能算法，系统不断学习优化，适应电商环境的变化。

7. 计算机系统服务与部署
系统可部署在云服务器上，使用Docker容器化技术，确保高可用性和可扩展性。通过RESTful API提供服务，支持Web和移动端接入。系统还集成了日志管理和监控功能，便于维护和故障排查。

本毕业设计不仅实现了电商商品推荐的基本功能，还通过多技术融合，打造了一个综合性智能系统。它适用于学术研究或实际应用，展示了Python、Flask和人工智能在电商领域的强大潜力。未来，可进一步集成更多数据源和优化算法，以应对日益复杂的电商需求。