基于Python的家电购物系统带AI选商品对比人工智能系统
例如，谷歌的研究人员（如Heng-Tze Cheng等）提出了 Wide & Deep 学习模型，旨在同时记忆（memorization）宽线性模型的特征交互和泛化（generalization）深度神经网络的潜在模式，该模型已被成功应用于Google Play的应用推荐。二是智能商品对比，当用户选择多个候选商品时，AI系统能够自动提取产品的关键参数（如能耗、尺寸、功能特性、用户评价情感倾向等），
主介绍：✌ 专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有18年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。
一、研究目的
本研究旨在设计并开发一套基于Python的智能家电购物系统，该系统不仅具备传统电子商务平台的基本功能，更深度融合人工智能技术，实现智能化的商品推荐与对比分析。具体目的包括以下几个方面：
首先，构建一个完整的家电购物平台框架，实现用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单处理、支付结算等核心电商功能。这一基础框架将采用Python的Web开发框架（如Django或Flask）进行搭建，确保系统的稳定性和可扩展性。
其次，本研究的核心目的是在传统购物系统中集成人工智能模块。该AI模块将实现两大主要功能：一是智能商品推荐，通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等行为数据，利用机器学习算法（如协同过滤、内容推荐或深度学习模型）为用户个性化推荐符合其偏好和需求的家电产品；二是智能商品对比，当用户选择多个候选商品时，AI系统能够自动提取产品的关键参数（如能耗、尺寸、功能特性、用户评价情感倾向等），进行多维度量化分析，并以直观的可视化方式（如图表、雷达图）呈现对比结果，辅助用户做出更明智的购买决策。
再者，本研究致力于探索人工智能技术在提升电子商务用户体验和转化效率方面的实际应用路径。通过设计合理的算法模型和人机交互界面，验证AI辅助决策是否能够有效降低用户的选择困难症，缩短决策时间，并提高用户对平台服务的满意度和忠诚度。
最后，本研究也期望通过该系统的开发实践，为中小型家电零售商或垂直电商平台提供一套低成本、易部署的智能化解决方案参考。研究成果将形成一个包含完整源代码、数据库设计文档和算法模型的系统原型，为后续相关研究和商业应用提供基础。
二、研究意义
本研究的意义主要体现在理论、技术、应用和社会四个层面。
在理论层面，本研究将电子商务系统理论与人工智能技术，特别是推荐系统和决策支持系统理论进行交叉融合。探索在具体的家电购物场景下，如何构建有效的用户画像模型和商品知识图谱，如何设计融合多源信息的混合推荐算法，以及如何量化商品属性并进行公平对比。这些探索有助于丰富和发展智能商务领域的理论体系，为情境感知推荐、可解释性AI在电商中的应用等研究方向提供案例支持。
在技术层面，本研究具有显著的技术集成与创新意义。项目将综合运用Python全栈开发技术、数据库技术、机器学习/深度学习框架（如Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）、自然语言处理（用于分析商品描述和评论）以及数据可视化技术。挑战在于如何将这些技术无缝集成到一个协同工作的系统中，并保证其实时性和准确性。例如，实现低延迟的实时推荐、处理非结构化的商品文本和评论文本、设计友好的对比可视化界面等，都是具有实践价值的技术挑战。
在应用层面，本研究开发的系统具有直接的市场应用价值。对于消费者而言，它提供了一个更高效、更智能的购物工具，能够从海量商品中快速定位目标，并通过客观的对比数据减少信息不对称，提升购物体验和消费质量。对于商家和平台而言，智能推荐系统能够提高商品曝光率和转化率，增加销售额；智能对比功能则有助于展示产品优势，促进理性消费，减少退货率。该系统模型可以应用于家电、3C数码等产品参数复杂、决策成本高的垂直电商领域。
在社会层面，本研究响应了国家关于推动人工智能与实体经济深度融合、促进消费升级的号召。智能购物系统的普及有助于培育新型消费模式，推动零售业的数字化转型。同时，通过提供透明的产品信息对比，也有助于倡导理性消费和绿色消费理念（例如，通过对比能耗引导用户选择节能产品），具有一定的社会效益。
三、国外研究现状分析
在国外，智能推荐系统和电商领域的AI应用研究一直是学术界和工业界的热点。众多学者和研究机构致力于利用先进的人工智能技术提升在线购物体验。
在智能推荐系统方面，亚马逊（Amazon）是早期的先驱和持续的创新者。其基于物品的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）算法被广泛研究和引用。近年来，深度学习被深入应用于推荐系统。例如，谷歌的研究人员（如Heng-Tze Cheng等）提出了 Wide & Deep 学习模型，旨在同时记忆（memorization）宽线性模型的特征交互和泛化（generalization）深度神经网络的潜在模式，该模型已被成功应用于Google Play的应用推荐。伦敦大学学院（UCL）的等学者也在探索基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的推荐，利用用户-物品交互图来捕获高阶协同信号，提升推荐精度。
在商品对比和决策支持方面，研究更多集中于信息检索、特征提取和决策理论的应用。麻省理工学院（MIT）和斯坦福大学的研究人员关注如何从产品描述、规格表和用户评论中自动提取结构化属性和情感观点。例如，他们利用自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）和关系抽取，构建细粒度的产品知识图谱。在对比可视化方面，马里兰大学人机交互实验室（HCIL）的研究探讨了如何设计有效的可视化界面（如平行坐标图、雷达图）来呈现多属性对比，以辅助用户决策，并减少认知负荷。
具体到家电或高涉入度产品购物场景，国外研究强调了整合多方面信息的重要性。德克萨斯大学奥斯汀分校的学者在一项研究中指出，对于像家电这样的耐用消费品，用户的决策过程更长，更依赖于产品规格、专业评测和长期用户口碑。因此，有效的推荐系统需要融合基于内容的过滤（关注产品属性匹配）和基于协同的过滤（关注相似用户偏好），同时引入知识图谱来表征产品间复杂的关系（如兼容性、替代性）。卡内基梅隆大学（CMU）的研究则探索了会话式AI（Conversational AI）和对话式推荐系统（Conversational Recommender Systems）在家电购物中的应用，通过多轮对话逐步明确用户模糊的需求。
技术栈上，国外研究广泛采用Python作为主要开发语言，使用TensorFlow、PyTorch等框架构建深度学习模型，利用Spark处理大规模用户行为数据，并常结合Elasticsearch实现高效的商品搜索和检索。
结论方面，国外研究普遍证实，融合深度学习、知识图谱和自然语言处理的混合推荐模型，相较于传统协同过滤或内容推荐，在推荐准确度、多样性和用户满意度上均有显著提升。同时，研究也表明，提供透明、可解释的对比工具（解释为何推荐、对比结果如何生成）能极大增强用户对智能系统的信任感和采纳意愿。然而，如何平衡推荐的个性化与多样性（避免信息茧房），以及如何处理新用户和新商品的“冷启动”问题，仍然是持续面临的挑战。
四、国内研究现状分析（
国内在智能电商和推荐系统领域的研究同样蓬勃发展，高校、科研院所及大型互联网企业（如阿里巴巴、京东、美团）均投入大量资源进行相关技术研发与应用落地。
国内研究同样表明，融合多源信息、利用深度学习模型能够显著提升电商场景下的推荐效果和用户满意度。特别是在处理中国用户特有的行为模式（如强烈的从众心理、对促销高度敏感）和丰富的交互形式（如直播、短视频带货）方面，本土化的模型设计显得尤为重要。对于商品对比，国内研究强调应结合中国消费者的决策关注点，例如性价比、售后服务口碑、物流速度等，将其量化为可比维度。此外，国内研究也特别关注算法的可解释性和公平性，以应对日益增长的数据隐私和算法治理需求。
五、研究内容
1. 需求分析
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用户需求：
-
消费者：希望快速找到心仪家电；在众多类似商品中难以抉择，需要客观对比；渴望获得个性化的商品推荐；关注价格、口碑、售后。
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管理员：需要高效管理商品、订单、用户信息；查看销售数据和用户行为分析报表；维护AI推荐模型的参数与效果。
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功能需求：
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前台用户系统：用户注册/登录/个人信息管理；商品分类浏览、搜索、详情查看；购物车增删改查；订单生成、支付（模拟）、查看历史订单；商品收藏、评分与评论。
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AI智能模块：
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智能推荐：基于用户行为（浏览、购买、收藏）的“猜你喜欢”首页推荐；基于当前浏览商品的“相似商品”推荐；基于购物车/收藏夹的“配套商品”推荐。
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智能对比：用户可选择2-4个商品加入对比栏；系统自动提取关键参数（品牌、价格、尺寸、能效、核心功能等）生成对比表格；结合用户评论情感分析生成“口碑评价”对比；提供可视化对比图表（如雷达图）。
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-
后台管理系统：商品信息（增删改查）、分类管理；用户管理；订单处理（发货、退货）；数据看板（销售统计、热门商品）；AI模型管理（查看推荐日志、调整基础参数）。
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2. 可行性分析
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经济可行性：本项目为学术研究原型，主要成本为开发人员人力与服务器资源。使用开源技术栈（Python, MySQL, 开源ML框架）可避免软件授权费用。云服务器可按需选用低成本配置。从长远看，此类系统若能成功应用，可为企业带来销售增长和效率提升，具有潜在经济价值。
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社会可行性：系统旨在提升购物体验和效率，符合当前消费者对便捷、智能生活的追求。系统设计需注重用户隐私保护（匿名化处理行为数据），符合社会伦理与相关法律法规（如《个人信息保护法》）。
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技术可行性：核心所需技术均为成熟技术。Python在Web开发（Django/Flask）和AI（Scikit-learn, PyTorch/TF）领域有强大生态。MySQL等关系数据库足以支撑系统数据存储。推荐与NLP算法均有大量开源实现和预训练模型可供参考与微调。技术实现路径清晰，风险可控。
3. 功能分析（基于需求）
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用户管理功能：注册、登录、登出、信息修改、密码找回。
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商品浏览与检索功能：按分类浏览、关键词搜索、分页显示、商品详情页。
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购物流程功能：加入/移除购物车、修改数量、结算生成订单、订单状态跟踪。
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互动功能：商品收藏、评分、发表/查看评论。
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AI智能推荐功能：
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个性化首页推荐（协同过滤/深度学习模型）。
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商品详情页的“看了又看”、“买了还买”推荐。
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购物车/收藏夹的互补商品推荐。
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AI智能对比功能：
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选择商品加入对比列表。
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生成结构化参数对比表。
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基于评论的情感分析对比。
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可视化对比图表展示。
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后台管理功能：
-
商品与分类的CRUD。
-
用户与订单管理。
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数据统计分析报表。
-
系统配置与AI模块监控。
-
六、数据库设计
数据库表结构
-
用户表 (user)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| user_id | 用户ID | | INT | 主键 | 自增 |
| username | 用户名 | 50 | VARCHAR | | 唯一 |
| password_hash | 密码哈希 | 255 | VARCHAR | | |
| email | 邮箱 | 100 | VARCHAR | | 唯一 |
| phone | 手机号 | 20 | VARCHAR | | 可选 |
| avatar | 头像路径 | 255 | VARCHAR | | 可选 |
| registration_time | 注册时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 |
| last_login | 最后登录 | | DATETIME | | | -
商品表 (product)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| product_id | 商品ID | | INT | 主键 | 自增 |
| category_id | 分类ID | | INT | 外键 | 引用category(category_id) |
| name | 商品名称 | 200 | VARCHAR | | |
| brand | 品牌 | 50 | VARCHAR | | |
| price | 价格 | 10,2 | DECIMAL | | |
| stock | 库存 | | INT | | |
| main_image | 主图路径 | 255 | VARCHAR | | |
| description | 详细描述 | | TEXT | | |
| parameters | 关键参数(JSON) | | JSON | | 如：{"能效等级":"1级", "容量":"10kg", "颜色":"白色"} |
| average_rating | 平均评分 | 3,2 | DECIMAL | | 计算得出 |
| sales_volume | 销量 | | INT | | 默认0 |
| created_time | 上架时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 |
| is_active | 是否有效 | | BOOLEAN | | 默认1 | -
商品分类表 (category)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| category_id | 分类ID | | INT | 主键 | 自增 |
| name | 分类名称 | 100 | VARCHAR | | |
| parent_id | 父分类ID | | INT | 外键 | 自引用，0表示顶级 |
| level | 分类层级 | | INT | | | -
购物车表 (shopping_cart)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| cart_id | 购物车ID | | INT | 主键 | 自增 |
| user_id | 用户ID | | INT | 外键 | 引用user(user_id) |
| product_id | 商品ID | | INT | 外键 | 引用product(product_id) |
| quantity | 数量 | | INT | | |
| added_time | 添加时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 | -
订单表 (order)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| order_id | 订单ID | | INT | 主键 | 自增 |
| order_no | 订单号 | 50 | VARCHAR | 唯一 | 业务唯一标识 |
| user_id | 用户ID | | INT | 外键 | 引用user(user_id) |
| total_amount | 总金额 | 10,2 | DECIMAL | | |
| status | 状态 | 20 | VARCHAR | | ‘待支付’，‘已支付’，‘发货中’，‘已完成’，‘已取消’ |
| shipping_address | 收货地址 | | TEXT | | |
| payment_method | 支付方式 | 50 | VARCHAR | | |
| created_time | 创建时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 |
| payment_time | 支付时间 | | DATETIME | | | -
订单明细表 (order_item)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| item_id | 明细ID | | INT | 主键 | 自增 |
| order_id | 订单ID | | INT | 外键 | 引用order(order_id) |
| product_id | 商品ID | | INT | 外键 | 引用product(product_id) |
| quantity | 数量 | | INT | | |
| unit_price | 下单时单价 | 10,2 | DECIMAL | | | -
收藏表 (favorite)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| favorite_id | 收藏ID | | INT | 主键 | 自增 |
| user_id | 用户ID | | INT | 外键 | 引用user(user_id) |
| product_id | 商品ID | | INT | 外键 | 引用product(product_id) |
| created_time | 收藏时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 | -
评论表 (review)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| review_id | 评论ID | | INT | 主键 | 自增 |
| user_id | 用户ID | | INT | 外键 | 引用user(user_id) |
| product_id | 商品ID | | INT | 外键 | 引用product(product_id) |
| order_id | 关联订单ID | | INT | 外键(可选) | 引用order(order_id)，可验证购买 |
| rating | 评分 | 3,2 | DECIMAL | | 1.0-5.0 |
| content | 评论内容 | | TEXT | | |
| sentiment_score | 情感得分 | 3,2 | DECIMAL | | AI分析得出，-1到1 |
| created_time | 评论时间 | | DATETIME | | 默认当前时间 | -
用户行为日志表 (user_behavior_log) (用于AI训练)
| 字段名 (英语) | 说明 (中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| log_id | 日志ID | | BIGINT | 主键 | 自增 |
| user_id | 用户ID | | INT | 外键 | 引用user(user_id)，可为NULL(未登录用户) |
| session_id | 会话ID | 100 | VARCHAR | | 跟踪匿名用户 |
| product_id | 商品ID | | INT | 外键 | 引用product(product_id) |
| behavior_type | 行为类型 | 20 | VARCHAR | | ‘view’, ‘cart’, ‘buy’, ‘fav’ |
| behavior_time | 行为时间 | | DATETIME | | 默认当前时间(高精度) |
| duration | 停留时长(秒) | | INT | | 页面停留时间，可选 |
建表SQL代码 (MySQL)
sql
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-- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS smart_appliance_mall DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; USE smart_appliance_mall; -- 1. 用户表 CREATE TABLE `user` ( `user_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, `password_hash` VARCHAR(255) NOT NULL, `email` VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE, `phone` VARCHAR(20), `avatar` VARCHAR(255), `registration_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `last_login` DATETIME, PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 2. 商品分类表 CREATE TABLE `category` ( `category_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(100) NOT NULL, `parent_id` INT DEFAULT 0, `level` INT DEFAULT 1, PRIMARY KEY (`category_id`), FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `category`(`category_id`) ON DELETE CASCADE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 3. 商品表 CREATE TABLE `product` ( `product_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `category_id` INT NOT NULL, `name` VARCHAR(200) NOT NULL, `brand` VARCHAR(50) NOT NULL, `price` DECIMAL(10,2) NOT NULL, `stock` INT NOT NULL DEFAULT 0, `main_image` VARCHAR(255), `description` TEXT, `parameters` JSON, `average_rating` DECIMAL(3,2) DEFAULT 0.00, `sales_volume` INT DEFAULT 0, `created_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `is_active` BOOLEAN DEFAULT TRUE, PRIMARY KEY (`product_id`), FOREIGN KEY (`category_id`) REFERENCES `category`(`category_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 4. 购物车表 CREATE TABLE `shopping_cart` ( `cart_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` INT NOT NULL, `product_id` INT NOT NULL, `quantity` INT NOT NULL DEFAULT 1, `added_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`cart_id`), FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`user_id`) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product`(`product_id`) ON DELETE CASCADE, UNIQUE KEY `unique_user_product` (`user_id`, `product_id`) -- 防止同一商品重复添加 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 5. 订单表 CREATE TABLE `order` ( `order_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_no` VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, `user_id` INT NOT NULL, `total_amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL, `status` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending_payment', `shipping_address` TEXT NOT NULL, `payment_method` VARCHAR(50), `created_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `payment_time` DATETIME, PRIMARY KEY (`order_id`), FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 6. 订单明细表 CREATE TABLE `order_item` ( `item_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_id` INT NOT NULL, `product_id` INT NOT NULL, `quantity` INT NOT NULL, `unit_price` DECIMAL(10,2) NOT NULL, PRIMARY KEY (`item_id`), FOREIGN KEY (`order_id`) REFERENCES `order`(`order_id`) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product`(`product_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 7. 收藏表 CREATE TABLE `favorite` ( `favorite_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` INT NOT NULL, `product_id` INT NOT NULL, `created_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`favorite_id`), FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`user_id`) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product`(`product_id`) ON DELETE CASCADE, UNIQUE KEY `unique_user_fav_product` (`user_id`, `product_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 8. 评论表 CREATE TABLE `review` ( `review_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` INT NOT NULL, `product_id` INT NOT NULL, `order_id` INT, `rating` DECIMAL(3,2) NOT NULL CHECK (`rating` >= 1.0 AND `rating` <= 5.0), `content` TEXT NOT NULL, `sentiment_score` DECIMAL(3,2), `created_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`review_id`), FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`user_id`), FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product`(`product_id`) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (`order_id`) REFERENCES `order`(`order_id`), UNIQUE KEY `unique_user_product_order` (`user_id`, `product_id`, `order_id`) -- 一个订单对同一商品限评一次 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 9. 用户行为日志表 CREATE TABLE `user_behavior_log` ( `log_id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` INT, `session_id` VARCHAR(100) NOT NULL, `product_id` INT NOT NULL, `behavior_type` VARCHAR(20) NOT NULL, `behavior_time` DATETIME(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6), -- 高精度时间 `duration` INT DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`log_id`), FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`user_id`) ON DELETE SET NULL, FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product`(`product_id`), INDEX `idx_user_time` (`user_id`, `behavior_time`), INDEX `idx_session` (`session_id`), INDEX `idx_behavior` (`behavior_type`, `behavior_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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