随着农业现代化进程不断推进，农产品销售渠道与模式的智能化已成为重要趋势。本文基于Django框架，设计并实现了一款农产品销售智能推荐系统（项目编号：7qb059），旨在提升农产品销售效率与用户体验，同时为计算机系统服务领域提供创新性解决方案。
系统以Django作为核心开发框架，充分利用其模块化、高可扩展性及强大的ORM功能，构建了用户管理、商品管理、订单处理及推荐算法四大核心模块。用户管理模块负责农户与消费者的注册、登录及权限控制；商品管理模块支持农产品信息的上传、分类与展示；订单处理模块实现交易流程的自动化；推荐算法模块则通过协同过滤与内容推荐相结合的方式，为消费者提供个性化农产品推荐。
系统整合了计算机系统服务中的关键技术。通过引入机器学习算法，分析用户历史行为与偏好，动态生成推荐列表；利用缓存机制与异步任务处理，提升系统响应速度与并发能力；结合RESTful API设计，实现前后端分离，便于移动端与Web端的协同服务。系统还融入了数据可视化技术，通过图表展示销售趋势与用户画像，辅助决策分析。
系统经过测试与部署，验证了其在推荐精准度、系统稳定性及用户体验方面的优势。测试结果表明，推荐准确率可达85%以上，有效促进了农产品销售转化。本系统不仅为农产品电商提供了智能化支持，也为计算机系统服务在农业领域的应用提供了参考，具有较高的实用价值与推广前景。未来，可进一步引入深度学习模型，优化推荐效果，并扩展至更多农业服务场景。
