在线图书推荐网 Python+Django+Mysql开发技术 个性化图书推荐系统 协同过滤推荐算法在图书网站中的运用 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 个性化推荐算法、机器学习、分布式大数据、人工智_个性化图书推荐系统python+navicat
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在线图书推荐网 Python+Django+Mysql开发技术 个性化图书推荐系统 协同过滤推荐算法在图书网站中的运用 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 个性化推荐算法、机器学习、分布式大数据、人工智能开发 BookRecommendOnlinePython
一、项目简介
1、开发工具和使用技术
Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，layer弹窗组件、layui文件上传组件、kindeditor富文本框组件等。
2、实现功能
前台用户包含：注册、登录、注销、喜好标签、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、图书评分、图书收藏、图书评论、热点榜单、热点推荐、个性化推荐图书等功能；
后台管理员包含：数据统计、用户管理、图书管理、图书类型管理、用户喜好标签管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理等。
个性化推荐功能：
热点榜单：查询浏览数量最多的图书，同时不包括当前登录用户浏览过的图书；
个性化推荐：
游客：热点推荐（根据图书总评分和总收藏数量降序推荐）
登录用户：基于用户的协同过滤推荐算法（根据评分数据），
如果没有推荐结果，采用热点推荐（根据登录用户喜好标签下的图书的总评分降序推荐，同时是登录用户没有评分的）；
基于项目的协同过滤推荐算法（根据收藏数据），
如果没有推荐结果，采用热点推荐（根据登录用户喜好标签下的图书的收藏数量降序推荐，同时是登录用户没有收藏的）。
猜你喜欢：
与当前图书相同类型且评分较高的图书，同时是当前用户没有评分的图书。
图书数据来源：豆瓣图书数据
3、开发步骤
开发文档
一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索图书、图书评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、用户管理、图书管理、图书类型管理等，个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Python开发语言，mysql数据库，django开发框架等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和图书表。
三、页面设计
使用bootstrap前端框架，通过学习https://v3.bootcss.com/官方文档和开发案例来设计页面。
四、开发框架搭建
Django开发框架搭建请参考：使用pycharm创建django项目讲解.doc
五、功能开发
首先是进行前台用户首页的开发，其次是图书详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改，推荐算法测试。
二、项目展示
三、代码展示及运行结果
