隨著電子商務(wù)的普及和用戶(hù)對(duì)個(gè)性化服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)，個(gè)性化推薦系統(tǒng)在日用品銷(xiāo)售領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。本系統(tǒng)采用Python Flask框架作為后端開(kāi)發(fā)工具，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)針對(duì)日用品的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合利用用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、購(gòu)買(mǎi)歷史以及產(chǎn)品屬性，通過(guò)協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容過(guò)濾等算法，為用戶(hù)提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)分為前端與后端兩部分。前端采用HTML、CSS及JavaScript實(shí)現(xiàn)用戶(hù)界面，確保操作便捷和良好的用戶(hù)體驗(yàn)。后端基于Flask框架搭建，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、推薦算法實(shí)現(xiàn)及系統(tǒng)服務(wù)管理。數(shù)據(jù)庫(kù)部分選用輕量級(jí)的SQLite，存儲(chǔ)用戶(hù)信息、產(chǎn)品詳情及交互記錄。推薦算法模塊整合了基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾和基于產(chǎn)品內(nèi)容的過(guò)濾方法，確保推薦的多樣性和準(zhǔn)確性。

在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，重點(diǎn)解決了用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建、實(shí)時(shí)推薦生成以及系統(tǒng)性能優(yōu)化等關(guān)鍵問(wèn)題。通過(guò)收集用戶(hù)的瀏覽、點(diǎn)擊和購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶(hù)畫(huà)像，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷優(yōu)化推薦結(jié)果。系統(tǒng)還提供了管理員功能，便于管理產(chǎn)品信息和監(jiān)控推薦效果。

本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)不僅適用于計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)，還可作為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的初步解決方案。其開(kāi)題部分涵蓋了研究背景、目標(biāo)、技術(shù)選型及可行性分析，而論文部分則詳細(xì)闡述了系統(tǒng)架構(gòu)、算法原理、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)及測(cè)試結(jié)果。通過(guò)本系統(tǒng)，用戶(hù)可以更高效地發(fā)現(xiàn)符合個(gè)人需求的日用品，提升購(gòu)物體驗(yàn)，同時(shí)為商家提供精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)工具，實(shí)現(xiàn)雙贏。