【2024新上】基于python的个性化图书推荐系统课题背景、目的、意义
目录
一、整体目录：
文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等
二、运行截图
三、代码部分（示范）：
四、数据库表(示范)：
数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习
五、项目技术栈：
六、项目调试学习（点击查看）
七、项目交流
背景：
随着互联网的发展，人们获取信息的方式发生了巨大的变化，图书也不再仅限于纸质版，电子书的使用越来越普遍。然而，由于图书种类繁多，读者往往在选择图书时感到困惑，需要花费大量时间和精力去寻找适合自己的图书。因此，个性化图书推荐系统应运而生，帮助读者快速找到符合自己兴趣和需求的图书。
目的：
个性化图书推荐系统的目的是根据用户的个性化需求和兴趣，利用算法和技术为用户推荐符合其口味的图书。通过分析用户的阅读历史、行为和偏好，系统可以为用户提供更精准、更符合个性化需求的图书推荐，提高用户的阅读体验。
意义：
个性化图书推荐系统可以帮助用户节省时间和精力，提高图书选择的准确性和满意度。对于图书出版商和书店来说，个性化推荐系统也可以帮助他们更好地了解用户需求，提高销售效率。此外，个性化图书推荐系统还可以促进图书产业的发展，推动图书市场的繁荣。因此，研发和应用个性化图书推荐系统具有重要的实际意义和经济价值。
一、整体目录：
文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等
二、运行截图
三、代码部分（示范）：
商品推荐、内容推荐算法
/**
* 前端智能排序
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/autoSort")
public R autoSort(@RequestParam Map params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){
EntityWrapper ew = new EntityWrapper();
Map newMap = new HashMap();
Map param = new HashMap();
Iterator> it = param.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry entry = it.next();
String key = entry.getKey();
String newKey = entry.getKey();
if (pre.endsWith(".")) {
newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
newMap.put(newKey, entry.getValue());
} else {
newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
}
}
params.put("sort", "clicknum");
params.put("order", "desc");
PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
/**
* 协同算法（按用户购买推荐）
*/
@RequestMapping("/autoSort2")
public R autoSort2(@RequestParam Map params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){
String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
String goodtypeColumn = "naichafenlei";
List orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));
List goodtypes = new ArrayList();
Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
List naichashangpinList = new ArrayList();
//去重
List ordersDist = new ArrayList();
for(OrdersEntity o1 : orders) {
boolean addFlag = true;
for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {
if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {
addFlag = false;
break;
}
}
if(addFlag) ordersDist.add(o1);
}
if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {
for(OrdersEntity o : ordersDist) {
naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));
}
}
EntityWrapper ew = new EntityWrapper();
params.put("sort", "id");
params.put("order", "desc");
PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
List pageList = (List)page.getList();
if(naichashangpinList.size() 数据库配置连接
validationQuery=SELECT 1
jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
jdbc_username=aicood
jdbc_password=aicood
#jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
#jdbc_username=sa
#jdbc_password=123456四、数据库表(示范)：
数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习
五、项目技术栈：
1.前端：
a.小程序框架：Uniapp（小程序专用）
Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。
b.前端框架：Vue.js
Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架，易于上手，且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块，可以快速构建复杂的单页面应用。
c.页面库：Element UI
Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库，提供了丰富的组件，可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。
2.后端：
a.后端框架：Django
Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能，如认证、权限控制、ORM（对象关系映射）等，便于开发者构建高质量的后端服务。
b.数据库：MySQL
MySQL 是一款流行的关系型数据库，具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中，可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。
3.开发工具：
a.代码编辑器：PyCharm、Visual Studio Code
PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，具有良好的代码编辑和调试功能，大幅提升开发效率。
b.数据库管理工具：Navicat
Navicat 是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库，提高数据库管理效率。
c.Python 版本：3.7
本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点，适合用于 Web 开发。
d.HBuilderX： 是一款国产的跨平台集成开发环境（IDE），HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架，如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等，可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。
e.微信开发者工具：是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境（IDE）。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、预览、代码模板等。
通过以上技术路线，可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中，根据需求和项目规模，可以进一步优化技术选型，以满足项目的需求。
六、项目调试学习（点击查看）
七、更多项目展示
大屏可视化项目
基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统
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