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介绍资料

以下是一份关于《Django+Vue.js农产品推荐系统》的任务书模板，涵盖任务目标、内容、分工、进度及考核标准等关键要素，供参考：

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任务书

项目名称：基于Django与Vue.js的农产品推荐系统开发

一、任务背景与目标

1. 背景
   • 农产品电商市场规模扩大，但用户面临信息过载、选择困难等问题。
   • 传统推荐系统缺乏对农产品特性（如季节性、地域性）的深度挖掘，推荐精准度不足。
   • 前后端分离架构（Django+Vue.js）可提升系统扩展性与用户体验，但需解决实时推荐与性能优化的矛盾。
2. 目标
   • 开发一个支持个性化推荐的农产品电商平台，实现用户行为分析与农产品精准匹配。
   • 优化前后端交互效率，确保系统响应时间≤1秒，推荐准确率≥80%。
   • 完成系统测试与部署，形成可复用的技术方案与开发文档。

二、任务内容与分工

1. 系统需求分析与设计（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 调研农产品电商用户需求，明确核心功能（如用户注册、农产品浏览、推荐列表、反馈评价）。
  • 设计系统架构（前后端分离）、数据库模型（用户表、农产品表、交互日志表）与API接口规范。
• 输出成果：
  • 《需求规格说明书》
  • 《系统架构设计图》
  • 《数据库ER图》

2. 后端开发（负责人：XXX）

• 技术栈：Django 4.0 + Django REST Framework (DRF) + MySQL/Redis
• 任务内容：
  • 实现用户认证、农产品数据管理、交互日志记录等基础功能。
  • 开发推荐算法模块：
    • 基于用户行为的协同过滤（User-Based CF）。
    • 结合农产品属性的内容推荐（如产地、品类、季节）。
    • 集成轻量级深度学习模型（如Wide & Deep）优化长尾推荐。
  • 使用Redis缓存热门推荐结果，减少数据库查询压力。
• 输出成果：
  • 后端API文档（Swagger或Postman格式）。
  • 推荐算法代码与测试报告。

3. 前端开发（负责人：XXX）

• 技术栈：Vue.js 3.0 + Element Plus + Axios
• 任务内容：
  • 实现响应式页面布局（农产品列表、推荐卡片、用户中心）。
  • 通过Axios调用后端API，动态渲染推荐结果与用户交互数据。
  • 优化前端性能：代码分割、懒加载、防抖/节流处理。
• 输出成果：
  • 前端代码仓库（GitHub/GitLab）。
  • 交互原型图与UI设计稿（Figma或Axure）。

4. 系统测试与部署（负责人：XXX）

• 任务内容：
  • 功能测试：验证用户注册、推荐展示、反馈提交等流程的正确性。
  • 性能测试：使用JMeter模拟高并发场景，确保系统吞吐量≥1000 QPS。
  • A/B测试：对比不同推荐策略的用户点击率与转化率。
  • 部署上线：使用Docker容器化部署，Nginx反向代理，配置HTTPS安全协议。
• 输出成果：
  • 《系统测试报告》
  • 部署文档与运维手册

三、进度计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成需求文档与架构设计评审
后端开发	第3-6周	核心API开发与推荐算法初步实现
前端开发	第4-7周	页面开发与前后端联调完成
系统测试	第8-9周	性能优化与A/B测试结果分析
部署上线	第10周	系统正式上线与用户培训

四、考核标准

1. 功能完整性（40%）
   • 系统需实现需求规格说明书中的全部核心功能。
   • 推荐结果需覆盖80%以上的农产品品类，且无严重逻辑错误。
2. 性能指标（30%）
   • 平均响应时间≤1秒，峰值QPS≥1000。
   • 推荐准确率（通过离线评估指标如Precision@K）≥80%。
3. 代码质量（20%）
   • 代码规范：符合PEP 8（Python）与ESLint（Vue.js）标准。
   • 可维护性：模块化设计，注释覆盖率≥30%。
4. 文档完整性（10%）
   • 提供完整的开发文档（含API说明、部署指南、测试报告）。

五、资源需求

1. 硬件资源：
   • 开发服务器：4核8G内存，Ubuntu 22.04 LTS。
   • 测试环境：JMeter压测工具，Postman接口测试工具。
2. 软件资源：
   • 开发工具：PyCharm（后端）、VSCode（前端）、Figma（UI设计）。
   • 依赖库：Django 4.0、Vue.js 3.0、Scikit-learn、TensorFlow（可选）。
3. 数据资源：
   • 农产品数据集：包含品类、产地、价格、季节等属性（可从公开数据集或合作企业获取）。
   • 用户行为日志：模拟数据或真实脱敏数据。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
推荐算法效果不佳	引入多模型融合策略，增加人工干预规则
前后端接口兼容性问题	提前定义严格的API规范，使用Postman测试
项目延期	每周召开进度会议，及时调整任务优先级

任务书签署：

• 项目负责人：__________
• 日期：__________

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此任务书可根据实际项目需求调整分工、进度或考核标准，建议配合甘特图或项目管理工具（如Jira）进一步细化执行细节。

运行截图

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