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在当今电子商务迅猛发展并广泛融入人们生活的背景下,网上书店已经逐渐成为广大读者选购图书的重要渠道之一。这一变化紧跟时代步伐,反映了数字技术和网络平台的便捷性,为用户提供了前所未有的便利条件。然而,与此同时,随着网上可供选择的书籍种类和数量的爆炸式增长,如何从海量信息中筛选出符合个人喜好和需求的书籍,成为了日益凸显的问题。显而易见,传统的购书模式已经不足以应对这一挑战,人们迫切需要更为高效、智能的推荐机制来辅助他们的购书决策。 有鉴于此,本研究致力于开发一种基于协同过滤算法的网上书店推荐系统,旨在提升用户购书的效率和满意度。该系统利用协同过滤这一成熟的技术手段,通过分析用户的行为数据和偏好,挖掘出潜在的书籍推荐,以期为购书者提供个性化的购物体验。通过这种方式,不仅能够帮助用户节省寻找和挑选书籍的时间,还能根据用户反馈不断优化推荐结果,实现供需双方的精准匹配。 为了实现这一目标,本系统采用了Django这一流行的Python Web框架进行开发,该框架以其高效、灵活和安全性而广受好评。同时,系统采用了B/S(Browser/Server)结构,确保了系统的跨平台性和易于访问性,用户只需通过
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