随着消费升级和审美多元化的趋势，护肤品及彩妆市场呈现出前所未有的繁荣景象。然而，面对琳琅满目的商品，消费者往往陷入选择困境，难以找到真正适合自己的产品。

本研究旨在设计与实现一个基于大模型的护肤品及彩妆个性化推荐系统。系统通过整合大数据技术、深度学习算法和用户行为分析，实现了从数据采集、处理到个性化推荐的全流程自动化。首先，系统利用网络爬虫技术获取多源数据，经过严格的数据清洗和预处理，确保数据质量。接着，采用大模型深度学习算法，构建复杂的神经网络结构，深入挖掘用户与产品间的潜在关联，提供精准的个性化推荐。系统还包含数据可视化、价格预测、功效统计等多个功能模块，全面提升用户服务体验。

测试结果表明，系统在推荐准确率和用户满意度方面表现优异，具有很高的实用价值和广阔的应用前景。未来，系统将继续优化，关注数据隐私保护、算法可解释性和实时性优化等挑战，为用户提供更加优质、个性化的服务。

关键词： 大模型；护肤品和彩妆；个性化推荐；价格预测

系统使用Python编写的爬虫程序负责从网站上抓取海量数据，将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理，利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析，将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索，后端采用Django框架搭建Web应用服务器，前端则使用Vue.js库来创建交互式界面，并通过Echarts图表库绘制各种可视化图形。

基于大模型的护肤品及彩妆个性化推荐系统实现了以下功能模块：网络爬虫采集、数据存储、数据上传、缺值处理、重复值处理、数据处理、数据大屏、色系统计、套装统计、适用季节、护肤品信息、价格统计、价格预测、功效统计、用户管理、彩妆信息管理、价格预测管理、系统管理、护肤品信息管理等。这些模块协同工作，为用户提供个性化的护肤及彩妆推荐，提升了用户体验和购物效率。

图4.4系统功能模块图

数据可视化模块的实现依赖于多种技术的协同工作，使用Python编写的爬虫程序负责从网站上抓取海量数据，将这些非结构化数据导入到Hadoop分布式文件系统中进行存储和管理，利用Spark框架对这些大规模数据进行快速的计算和分析，将处理后的结果存入Hive数据库中以方便后续查询和检索，后端采用Django框架搭建Web应用服务器，前端则使用Vue.js库来创建交互式界面，并通过Echarts图表库绘制各种可视化图形。

该系统可视化面板展示了多个功能模块，包括色系统计、功效统计、适用性别、适用季节、价格统计、预测价格等。每个模块分别提供了对应的数据分析和图表展示，例如色系统计展示了不同颜色的占比；功效统计显示了各种护肤品的功效及其数量；适用性别和适用季节则分别列出了不同性别和季节下的产品分布情况；价格统计和预测价格则提供了产品的价格走势和市场预测。这些模块共同构成了一个全面的护肤品及彩妆个性化推荐系统，旨在为用户提供更加精准的产品推荐和服务。

图5-13 可视化展示