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【毕业设计推荐】基于Django的图书推荐系统的设计与实现
设计背景
近年来，随着科技以及互联网行业的飞速发展，人们所面对的信息开始变得高速增长。这改变了我们的生活方式，并将我们的生活推向了“大数据时代”[1]。在如今这样一个时代，对于我们每个人来说，获取信息是一件非常容易的事情，但同时由于信息的获取方式过于方便，信息的获取数量也是比较巨大的，人们如何在海量的信息中获取到自己所需要的信息成为一个重要问题。对于用户来说，有着明确需求的话，通过搜索引擎就能得到自己需要的相关信息。但是很多时候，用户不是很能明确自身的需求，这就导致搜索引擎并不能够很好的帮助到用户。
伴随着这种问题，推荐系统[2]逐渐发展起来，越来越多的网站逐渐将推荐算法应用于网站设计中。协同过滤算法[3]是当前常用算法中比较成熟的一种算法，它主要是用于预测和推荐功能。通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品[4]。依据具体推荐机制的不同，协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaborative filtering，即User CF)[5]和基于物品的协同过滤算法（item-based collaborative filtering，即Item CF）[6]。目前协同过滤推荐算法广泛用于电子商务平台、视频网站[7]、音乐播放网站、社交平台等，如亚马逊、淘宝、新浪微博等。而在图书领域，图书推荐就显得比较小众，图书推荐主要应用于图书馆或者电子商务平台，对于用户来说是比较难接触的，用户之间进行图书推荐交流，往往通过论坛或者部分电商网站推荐，一个面向普通用户且使用方便简洁的图书推荐系统是不可缺少的。
设计必要性
推荐系统的核心就在于如何利用好推荐算法这个关键技术，一个优秀的推荐系统不仅可以帮助人们解决问题，也可以为一些企业商家带来巨大的潜在收益。伴随着用户使用带有推荐系统的网站的时间不断增长，不仅使用户对于网站使用的依赖度得到提高，还可以帮助网站获得更多收益。因此本文设计并实现的图书推荐系统，在算法上采用User CF和Item CF，为用户提供更多的推荐，达到良好的推荐效果，同时系统设计方便简洁，对于用户的使用和易上手程度有了很大提高。对于用户而言，如何在海量的图书资源中寻找自己所想要的图书有了一个更加便捷的方法，同时用户不用再像以往一般通过论坛交流或者电商网站的推荐而获取图书信息。
系统设计
数据获取以及数据存储
系统架构
前端：html,css,jquery,Echarts,百度地图
后端：Django
爬虫：Scrapy
数据库：mysql，monggodb
模块划分
图书推荐系统作为一种辅助选取图书的手段，面对图书数量的大量增加，如何从海量的图书资源中合理而正确地推荐给用户，是一个极其重要而迫切的问题。设计该图书推荐系统有以下几点基本需求：
（1）实现图书推荐系统的基本业务流程，如登录注册、查看图书列表、查看图书详情、查看推荐图书、查看热销图书、查看新书、查看推荐用户、图书搜索和个人信息管理等功能，满足用户的需求；
（2）图书数据内容部分能够通过爬虫获取足够的数据信息，便于用户进行选择浏览，以及为推荐算法提供数据；
（3）系统采用的算法可以实现推荐效果，且具有良好的效果；
（4）具有相匹配的系统后台管理功能，可以对图书信息、用户信息、评分信息以及评论等信息进行管理维护；
（5）系统可以稳定运行，并且要易于拓展和维护
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标签：界面,推荐,系统,用户,Django,算法,毕业设计,图书 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45778960/article/details/117001632
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