随着电动汽车的广泛应用充电设施的合理利用成为关键。本研究旨在开发一套基于大数据分析的电动汽车充电推荐系统以提升用户体验并优化充电站运营。该系统采用Django 框架构建后端凭借其强大的功能实现数据的高效处理与存储前端则运用Vue.js打造流畅且富有交互性的用户界面。在算法层面融合了充电站推荐算法综合距离、预计到达时间、等待时间、价格、可用端口等多维度因素为用户精准筛选出最适合的充电站路径规划算法助力用户规划最优充电路线用户行为分析算法深度剖析用户偏好实现个性化推荐电量预测算法精准预估车辆剩余电量提前规划充电需求。系统主要功能涵盖车辆信息管理、充电历史记录查询、偏好设置调整以及充电站的全面推荐包括地址、导航等实用信息。同时对充电站进行数据分析通过聚类分析和使用模式分析为站点管理员提供决策支持。系统面向用户与站点管理员两大角色致力于为用户提供便捷的充电服务助力站点管理员优化运营策略推动电动汽车充电设施的高效发展。推荐系统模块是管理员配置推荐算法和规则的地方。管理员可以设置推荐逻辑如根据用户的位置、充电习惯和偏好来推荐合适的充电站。此外管理员还可以查看推荐记录分析推荐效果并根据需要调整推荐策略以提高用户满意度和充电站的利用率。用户主页提供了一个直观的界面显示用户的车辆信息、当前电量、剩余续航里程等关键数据。用户可以编辑个人信息获取基于当前位置和电量的充电推荐。此外用户还可以查看充电历史记录和大数据分析帮助他们更好地管理充电需求。充电记录模块详细记录了用户的充电历史包括充电站名称、开始和结束时间、起始和结束电量、充电电量以及费用。这些信息帮助用户追踪他们的充电习惯和支出。推荐充电站模块根据用户的位置、电量和偏好设置推荐附近的充电站。每个推荐都包括距离、预计到达时间、等待时间、价格、可用端口数量和地址等详细信息。用户可以查看详情或直接导航到推荐的充电站。 随着电动汽车的广泛应用充电设施的合理利用成为关键。本研究旨在开发一套基于大数据分析的电动汽车充电推荐系统以提升用户体验并优化充电站运营。该系统采用Django 框架构建后端凭借其强大的功能实现数据的高效处理与存储前端则运用Vue.js打造流畅且富有交互性的用户界面。在算法层面融合了充电站推荐算法综合距离、预计到达时间、等待时间、价格、可用端口等多维度因素为用户精准筛选出最适合的充电站路径规划算法助力用户规划最优充电路线用户行为分析算法深度剖析用户偏好实现个性化推荐电量预测算法精准预估车辆剩余电量提前规划充电需求。系统主要功能涵盖车辆信息管理、充电历史记录查询、偏好设置调整以及充电站的全面推荐包括地址、导航等实用信息。同时对充电站进行数据分析通过聚类分析和使用模式分析为站点管理员提供决策支持。系统面向用户与站点管理员两大角色致力于为用户提供便捷的充电服务助力站点管理员优化运营策略推动电动汽车充电设施的高效发展。推荐系统模块是管理员配置推荐算法和规则的地方。管理员可以设置推荐逻辑如根据用户的位置、充电习惯和偏好来推荐合适的充电站。此外管理员还可以查看推荐记录分析推荐效果并根据需要调整推荐策略以提高用户满意度和充电站的利用率。用户主页提供了一个直观的界面显示用户的车辆信息、当前电量、剩余续航里程等关键数据。用户可以编辑个人信息获取基于当前位置和电量的充电推荐。此外用户还可以查看充电历史记录和大数据分析帮助他们更好地管理充电需求。充电记录模块详细记录了用户的充电历史包括充电站名称、开始和结束时间、起始和结束电量、充电电量以及费用。这些信息帮助用户追踪他们的充电习惯和支出。推荐充电站模块根据用户的位置、电量和偏好设置推荐附近的充电站。每个推荐都包括距离、预计到达时间、等待时间、价格、可用端口数量和地址等详细信息。用户可以查看详情或直接导航到推荐的充电站。 
