计算机毕业设计模板|毕设答辩|毕业设计项目|毕设设计|计算机毕业设计|大数据深度学习Django+Vue 社区广告对电子商务用户购买决策的影响研究-大数据深度学习算法毕设毕业设计项目

本研究基于Django与Vue构建了一个社区广告对电商用户购买决策影响的分析系统，融合大数据与深度学习技术。系统通过采集用户行为数据和广告特征，使用Wide&Deep模型预测购买概率，并实现可视化分析。研究创新性地结合Web开发框架与AI算法，不仅量化广告效果，还通过SHAP等方法解释关键影响因素，为电商广告投放提供数据支持，具有较强的理论价值和实践意义。

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492人浏览 · 2025-10-12 19:21:37

2501_92872826 · 2025-10-12 19:21:37 发布

毕业设计题目：Django+Vue 社区广告对电子商务用户购买决策的影响研究-大数据深度学习算法毕设毕业设计项目

《基于Django与Vue的社区广告对电子商务用户购买决策的影响研究——融合大数据与深度学习算法》

一、项目背景与意义

背景：
1. 社区化电商崛起：小红书、抖音、知乎等社区平台成为电商引流的重要阵地，其广告形式（如KOL推荐、种草笔记、信息流广告）与传统广告差异巨大。
2. 用户决策复杂化：用户的购买决策不再仅仅是“需求-搜索-购买”，而是深受社区内容、同好评价、情感共鸣等复杂因素影响。
3. 大数据与AI的赋能：传统问卷调查等方法已难以精准量化社区广告的影响。利用大数据处理和深度学习模型，可以更客观、动态地揭示其中的深层规律。
意义：
- 理论意义：深化对社交媒体影响理论（如SOR模型）在电商领域应用的理解，构建一个融合用户行为数据与内容数据的综合分析框架。
- 实践意义：为电商企业及广告主提供数据驱动的广告投放策略优化建议，提升广告转化率（ROI）。为平台方优化广告分发算法提供参考。

二、项目核心目标

构建一个集数据采集、处理、分析与可视化于一体的完整研究平台。
量化分析不同维度的社区广告特征（如内容情感、KOL影响力、互动量）对用户最终购买决策的影响程度。
构建并训练一个深度学习预测模型，能够根据用户在社区内的行为轨迹，预测其发生购买行为的概率。
通过可视化大屏，直观展示分析结果与模型预测洞察。

三、系统架构设计（无代码版）

整个系统采用前后端分离的架构，逻辑清晰，模块化程度高。

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+-------------------------+      +----------------------+      +-----------------------+
|   前端 (Frontend)       |      |    后端 (Backend)    |      |   数据与算法层        |
|   Vue.js + Element UI   |<---->|   Django + Django   |<---->|   (Data & Algorithm)  |
|                         | HTTP |    REST Framework    |      |                       |
| - 数据可视化大屏         | API  | - 用户/权限管理       |      | - 数据存储 (MySQL)     |
| - 模型预测结果展示       |      | - API接口统一管理     |      | - 大数据处理 (Spark)  |
| - 交互式分析面板         |      | - 业务逻辑处理        |      | - 模型训练 (Python)   |
+-------------------------+      +----------------------+      | - 模型服务 (TensorFlow|
                                                              |    Serving/Flask API) |
                                                              +-----------------------+

各层职责说明：

前端 (Vue.js)：
- 负责展示：所有数据图表、模型预测结果、用户行为路径图等。
- 负责交互：提供筛选条件（如时间范围、广告类型、用户画像），让用户能动态探索数据。
- 技术亮点：使用ECharts等库构建丰富的可视化图表，打造单页面应用（SPA）体验。
后端 (Django)：
- 系统的中枢：处理前端的所有请求，不负责页面渲染，只返回数据（JSON格式）。
- 核心模块：
  - 用户认证模块：管理研究人员/管理员的登录权限。
  - 数据API模块：为前端提供清洗后的行为数据、广告数据、分析结果数据。
  - 模型交互模块：接收前端的用户ID或行为序列，调用算法层的预测模型，并将预测概率返回给前端。
- 技术亮点：使用Django REST Framework快速构建稳定、安全的RESTful API。
数据与算法层 (核心研究部分)：
- 数据源：
  - 模拟/采集的社区行为数据：用户ID、浏览的广告/帖子ID、停留时长、点赞、评论、收藏、分享等。
  - 电商平台购买数据：用户ID、订单ID、商品ID、购买时间、金额等（需与社区数据通过UserID关联）。
  - 广告/内容元数据：广告ID、类型（图文/视频）、发布者（KOL）、内容文本、标签等。
- 数据处理 (Spark/Pandas)：
  - 数据清洗与集成：处理缺失值、去重、统一数据格式。
  - 特征工程：这是项目的重中之重。
    - 用户行为特征：浏览深度、活跃度、互动频率、品牌偏好等。
    - 广告内容特征：使用NLP技术提取文本情感倾向（正面/负面）、关键词、主题分类。
    - KOL特征：粉丝数、历史互动率、影响力得分。
    - 时序特征：从点击广告到购买的时间间隔、特定时间段内的行为频率。
- 深度学习模型 (TensorFlow/PyTorch)：
  - 模型选择：推荐使用Wide & Deep模型 或 DeepFM模型。这类模型既能记忆（Wide部分：处理用户历史购买、广告类别等稀疏特征），又能泛化（Deep部分：学习用户深层次、复杂的兴趣偏好）。
  - 模型输入：经过特征工程处理后的结构化特征向量。
  - 模型输出：一个0到1之间的概率值，代表用户完成购买的可能性。
  - 模型训练：使用带有“购买”标签的历史数据（正样本：发生购买；负样本：未发生购买）来训练模型。
- 模型服务：将训练好的模型封装成一个API（例如使用Flask），供Django后端调用。

四、研究流程与核心分析思路

数据预处理与关联：将分散的社区行为日志、广告属性、购买记录通过“用户ID”和“时间戳”关联起来，形成一条完整的“用户旅程”。
描述性统计分析：
- 用户的基本画像分布。
- 不同广告类型的曝光量、点击率（CTR）、转化率（CVR）。
- 用户从“浏览广告”到“最终购买”的典型路径和转化漏斗。
影响因子分析：
- 相关性分析：计算广告互动量、KOL粉丝数、内容情感分等与购买行为之间的相关性。
- 归因分析：尝试使用基于规则的归因模型（如首次触点、最终触点、线性归因），分析在多次广告接触中，每次接触的贡献度。
深度学习建模与验证：
- 数据集划分：按时间顺序将数据分为训练集、验证集和测试集。
- 模型训练与调优：训练Wide & Deep模型，并通过调整网络结构、学习率等超参数来优化模型在验证集上的性能。
- 模型评估：使用测试集评估模型，关键指标包括：AUC、准确率、精确率、召回率。
- 模型解释性：使用SHAP或LIME等工具，分析哪些特征（如“收藏行为”、“KOL影响力”、“内容正面情感”）对模型的预测结果贡献最大，从而回答“哪些因素最重要”的核心研究问题。

五、预期成果与展示

一个可运行的Web系统：研究人员可以通过浏览器访问该系统。
综合数据分析大屏：
- 核心指标看板：总用户数、广告曝光量、总转化率、模型预测准确率等。
- 可视化图表：转化漏斗图、用户行为路径桑基图、特征重要性柱状图、时间趋势图等。
用户购买预测功能：输入一个用户ID或模拟一段行为，系统可返回该用户的“购买倾向分”及主要影响因子。
毕业设计论文：详细阐述以上整个框架的设计、实现过程、分析结果、研究结论与未来展望。