Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysq_python图书推荐系统

Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。
一、项目简介
1、开发工具和实现技术
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、webuploader文件上传组件等。
2、项目功能
前台用户包含：注册、登录、注销、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐、个性化推荐图书等功能；
后台管理员包含：用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等。
个性化推荐功能：
无论是否登录，在前台首页展示热点推荐（根据图书被收藏数量降序推荐）。
登录用户，在前台首页展示个性化推荐，基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法，根据评分数据，如果没有推荐结果进行喜好标签推荐（随机查找喜好标签下的图书）。
图书数据来源：爬取豆瓣图书数据

Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统

随着社会的快速发展，互联网行业也在不断地扩大和深化。人们在获取信息的同时，也对信息的个性化需求越来越高。在这个背景下，个性化推荐系统应运而生。基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法，是一种非常流行的推荐算法。

本项目是基于Python3.8、Django3和mysql8等技术开发的个性化推荐系统，旨在为用户提供更加个性化的图书推荐服务。本文将从项目简介、开发工具和实现技术、项目功能、个性化推荐功能四个方面对本项目进行介绍。

一、项目简介

本项目是一个个性化图书推荐系统，主要包括前台用户和后台管理员两个角色。前台用户可以进行注册、登录、图书浏览、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签设置、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐以及个性化推荐等功能。后台管理员包括用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等功能。

二、开发工具和实现技术

本项目使用Python3.8作为主要开发语言，并使用了Django3框架和mysql8数据库进行开发。同时，我们还使用了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、webuploader文件上传组件等技术。

三、项目功能

1. 前台用户功能

（1）注册、登录、注销：用户可以进行注册、登录和注销操作。

（2）图书浏览、搜索图书：用户可以进行图书浏览和搜索图书操作。

（3）信息修改、密码修改：用户可以进行个人信息修改和密码修改。

（4）兴趣喜好标签设置：用户可以设置自己的兴趣喜好标签。

（5）图书评分、图书收藏、图书评论：用户可以对图书进行评分、收藏和评论操作。

（6）热点推荐：在前台首页展示热点推荐，根据图书被收藏数量降序推荐。

（7）个性化推荐：在前台首页展示个性化推荐，基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法，根据评分数据，如果没有推荐结果进行喜好标签推荐（随机查找喜好标签下的图书）。

1. 后台管理员功能

（1）用户管理：管理员可以对用户进行管理，包括用户信息查看、修改、删除等。

（2）图书管理：管理员可以对图书进行管理，包括图书信息查看、添加、修改、删除等。

（3）图书类型管理：管理员可以对图书类型进行管理。

（4）评分管理：管理员可以对评分进行管理，包括评分数据查看、删除等。

（5）收藏管理：管理员可以对收藏进行管理，包括收藏数据查看、删除等。

（6）评论管理：管理员可以对评论进行管理，包括评论数据查看、删除等。

（7）兴趣喜好标签管理：管理员可以对兴趣喜好标签进行管理。

（8）权限管理：管理员可以对用户权限进行管理。

四、个性化推荐功能

本项目中的个性化推荐功能是基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法实现的。对于登录用户，我们将根据用户的评分数据，使用基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法进行个性化推荐。对于没有推荐结果的情况，我们将根据用户设置的兴趣喜好标签进行喜好标签推荐，随机查找喜好标签下的图书。

本项目中的图书数据来源于豆瓣图书数据。我们使用了爬虫技术对豆瓣图书数据进行了爬取，并将其存储到mysql数据库中，从而实现了数据的自动化获取和管理。

总之，本项目通过使用Python3.8、Django3和mysql8等技术，实现了一个个性化图书推荐系统，为用户提供了更加便捷和个性化的图书推荐服务。在未来的发展中，我们将继续完善该系统，以满足更多用户的需求。

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