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【2024新上】基于python的个性化图书推荐系统课题背景、目的、意义_基于python的书籍推荐系统的设计与实现研究背景

作者：小蓝xlanll | 2024-03-05 18:28:15

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基于python的书籍推荐系统的设计与实现研究背景

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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

  1. /**
  2.      * 前端智能排序
  3.      */
  4. 	@IgnoreAuth
  5.     @RequestMapping("/autoSort")
  6.     public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){
  7.         EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
  8.         Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
  9.         Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
  10. 		Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
  11. 		while (it.hasNext()) {
  12. 			Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
  13. 			String key = entry.getKey();
  14. 			String newKey = entry.getKey();
  15. 			if (pre.endsWith(".")) {
  16. 				newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
  17. 			} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
  18. 				newMap.put(newKey, entry.getValue());
  19. 			} else {
  20. 				newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
  21. 			}
  22. 		}
  23. 		params.put("sort", "clicknum");
  24.         
  25.         params.put("order", "desc");
  26. 		PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
  27.         return R.ok().put("data", page);
  28.     }
  29.  
  30.  
  31. 	/**
  32.      * 协同算法（按用户购买推荐）
  33.      */
  34.     @RequestMapping("/autoSort2")
  35.     public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){
  36.     	String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
  37.     	String goodtypeColumn = "naichafenlei";
  38.     	List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));
  39.         List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();
  40.     	Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
  41.     	List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();
  42. 	//去重
  43.     	List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();
  44.     	for(OrdersEntity o1 : orders) {
  45.     		boolean addFlag = true;
  46.     		for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {
  47.     			if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {
  48.     				addFlag = false;
  49.     				break;
  50.     			}
  51.     		}
  52.     		if(addFlag) ordersDist.add(o1);
  53.     	}
  54.         if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {
  55.         	for(OrdersEntity o : ordersDist) {
  56.         		naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));
  57.         	}
  58.         }
  59.     	EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
  60. 	params.put("sort", "id");
  61. 	params.put("order", "desc");
  62. 	PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
  63.         List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();
  64.         if(naichashangpinList.size()<limit) {
  65.         	int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();
  66.             for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {
  67.                 boolean addFlag = true;
  68.                 for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {
  69.                     if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {
  70.                         addFlag = false;
  71.                         break;
  72.                     }
  73.                 }
  74.                 if(addFlag) {
  75.                     naichashangpinList.add(o1);
  76.                     if(--toAddNum==0) break;
  77.                 }
  78.             }
  79.         }
  80.         page.setList(naichashangpinList);
  81. 	return R.ok().put("data", page);
  82.     }

数据库配置连接

  1. validationQuery=SELECT 1
  2.  
  3. jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
  4. jdbc_username=aicood
  5. jdbc_password=aicood
  6.  
  7. #jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
  8. #jdbc_username=sa
  9. #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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八、欢迎项目交流

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