本文介绍: 前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索图书、浏览图书、修改信息、密码修改、用户评分、个性化推荐等功能；后台管理员包含：可视化数据分析、图书类型管理、图书管理、用户管理、用户评分管理、管理员管理等。个性化推荐：游客（用户未登录）：热门推荐（推荐用户平均评分较高的图书）；用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户评分数据， 如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果）， 采用热门推荐（推荐用户平均评分较高的图书）。
Python+Django+Mysql实现简单在线图书推荐系统 协同过滤推荐算法 个性化图书推荐系统开发简单教程 爬虫 可视化数据分析 机器学习 人工智能SimpleBookRecSystemPy
一、项目简介
1、开发工具和使用技术
Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，echarts.js可视化图表工具，自定义星星评分功能（使用font–awesome星星图标字体）等。
2、实现功能
前台首页地址：http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址：http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin
前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索图书、浏览图书、修改信息、密码修改、用户评分、个性化推荐等功能；
后台管理员包含：可视化数据分析、图书类型管理、图书管理、用户管理、用户评分管理、管理员管理等。
个性化推荐：
游客（用户未登录）：热门推荐（推荐用户平均评分较高的图书）；
用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户评分数据， 如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果）， 采用热门推荐（推荐用户平均评分较高的图书）。
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3、开发步骤
二、项目展示
三、代码展示及运行结果
专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。
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