综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践
Recomind荐宝
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| 组名、项目介绍 | 组名：超级无迪爬虫高手元始天尊暴龙战士 Recomind荐宝是一款创新型的购物推荐网站，它整合了多源异构数据与先进的大语言模型技术。无论你是在寻找时尚服饰、电子产品、家居用品还是其他各类商品，只需向荐宝提供你心仪物品的文字描述或者图片，它就能为你精准推荐。 快速精准搜索和多平台信息处理。 |
| 团队成员学号 | 舒锦城042201520，王恒杰102202104，王梓铭102202105，杨邑豪102202117，邱予102202121，承宇豪102202134，王梓联102202154，郑奇键102202133 |
| 这个项目目标 | 利用各平台的信息反馈，通过大模型的整理与提炼，给予消费者相关物品的网址，满足信息过载下的购物需求 |
项目源码：https://gitee.com/wangzm7511/sjcj--recomind
项目总体概述
一、项目介绍
Recomind 荐宝通过智能爬虫技术，广泛收集小红书、贴吧等热门社交平台上用户们的评论和推荐信息。这些丰富的数据经过 AI 系统的深度分析和综合总结，最终筛选出最受欢迎的商品呈现在你眼前。这意味着，在这里你可以轻松获取大众认可的优质好物，节省购物时间，避免选择困难，获得更满意的购物体验。
二、项目目标
本项目旨在打造一个智能物品推荐系统，用户输入物品名称或上传其图片后，系统能快速调用 AI 接口，精准推荐包含百度贴吧、小红书以及该物品官方网站等相关信息源，提升用户获取物品信息的效率和精准度，优化信息检索体验，满足用户购物决策、产品研究等多方面需求。
三、技术介绍
前端技术
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HTML：构建网页基本结构，负责呈现页面的文本、图片、链接等元素，保障信息的稳定展示，是前端可视化基础。
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JavaScript：赋予前端动态交互能力，响应各类用户操作，实现页面元素动态更新、数据验证处理以及与后端的异步通信，处理用户交互逻辑。
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Vue.js：基于响应式编程模型和组件化开发，双向数据绑定自动更新页面，组件化便于代码维护和复用，用于构建复杂前端交互界面，如搜索框、图片上传及结果展示区域等。
后端技术
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Python：以简洁语法和丰富库生态处理复杂业务逻辑，包括接收解析前端数据、与 AI 模型交互、数据库操作等，借助第三方库加速开发进程，提高代码可读性与可维护性。
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Django：高级 Python Web 框架，内置强大的路由、数据库抽象层、模板引擎等功能，遵循 “DRY” 原则，负责处理前端 HTTP 请求，协调各组件，保障后端服务稳定安全运行，防止常见网络攻击。
人工智能技术
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语言模型：利用先进预训练语言模型kimi AI，理解用户输入物品名称语义，筛选出相关网站信息，提升推荐准确性和相关性。
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EfficientNet B0：用于图像识别，在保证准确率的同时平衡计算效率与模型复杂度，快速识别上传图片中的物品类别，并转化为文本信息辅助推荐，确保推荐流程的及时性与流畅性。
四、使用流程
打开软件，输入文字或者图片
点击开始分析，稍等片刻
即可看到软件给出的推荐商品的网站，同时也可以看到关键词
个人分工部分
我们组在确定的选题后，每个人分工明确，有前后端技术人员，爬虫技术人员以及AI分析。因为我的技术有限，我负责撰写项目相关资料和测试，包括阶段性报告和答辩ppt制作。
①项目相关资料的撰写
项目成果
- 创新点：
多平台信息抓取
使用kimi大模型进行商品推荐
- 功能：
文字输入与图片识别
AI 接口调用与推荐功能
- 用户反馈：
从不同平台获取信息，包括用户评价、使用心得、产品参数，用户可以更全面地了解物品，快速综合比对后做出更明智的购买决策
团队协作
- 承宇豪
负责后端内容，主要是编写 用kimi分析文字和图片，并使用爬虫爬取苏宁易购上的相似商品这一功能接口。
- 王恒杰：
参与讨论本次多源异构数据采集与融合应用综合实践的方案设计，并负责成果整合和汇报展示部分。
- 王梓铭
完成前端设计与实现，用fetch API****与后端交互，并部署后端至云端，解决跨域和静态资源托管问题，同时优化后端程序确保稳定运行。
- 郑奇健
负责前端设计优化，提升UI/UX，实现响应式设计，完善交互功能，初步展示页面。
- 舒锦城
负责撰写项目相关资料和测试，包括阶段性报告和答辩ppt制作，项目功能测试和提出修改建议，录制演示视频。
- 王梓联
撰写项目报告，包括技术细节和用户手册。阶段性报告以及答辩ppt。
- 邱予
负责后端部署维护，选框架并评估性能，优化AI服务调用效率和成本。
- 杨邑豪
完成了调用KimiAPI接口的设计，实现问题输入与对话功能，接收并返回响应结果，确保数据格式正确、响应及时，满足业务需求。
总结与展望
- 目标
开发一个网页支持用户输入文字或图片。
使用AI接口分析用户输入，提取关键词。
基于关键词爬取相关网站的数据。
使用AI对爬取的数据进行分析，输出结论返回用户。、
- 实现
用户可以很快的获取多平台高赞商品的推荐帖子或商品网页，减少无关信息的干扰，节省搜索时间。
- 未来展望
未来可能采用的新技术、新方法或新工具，以提升工作效率和质量。
②ppt制作
阶段性汇报ppt
答辩ppt
心得体会
首先，开发一个支持用户输入文字或图片的网页，需要熟悉HTML、CSS、JavaScript等前端技术。这不仅是构建用户界面的基础，也是实现交互功能的关键。通过这个过程，我深刻体会到前端技术在提升用户体验方面的重要性。为了处理用户请求、调用AI接口、管理爬虫任务以及返回结果，后端技术的选择与应用同样至关重要。我学习了如何使用Django框架来搭建服务器，处理请求与响应。这让我对前后端交互有了更深入的理解。使用AI接口分析用户输入的文本，提取关键词，这涉及到了NLP的基本技能。通过实践，我学习了如何使用现有的NLP库来快速实现文本分析功能。总之，这个项目不仅让我在技术层面有了显著提升，更重要的是，它教会了我如何在实践中解决问题。
