摘 要 随着互联网的发展和数字资源的爆炸式增长，导致“信息超载”问题日渐突出。个性化推荐技术和搜索技术是解决这一问题的有效途径。个性化推荐通过收集与分析用户的历史行为，为用户建立偏好模型，预测用户隐藏需求，然后主动将有效的信息推荐给用户。相比于需要用户主动输入搜索关键字的搜索技术，个性化推荐技术能够做到自动精确推荐，所以受到了越来越多网络用户的欢迎。同时随着国民综合阅读率的一直增长，图书推荐系统在电子商务领域的发展值得期待。 本系统采用python技术在网络中搜索图书信息为信息源，结合基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法进行个性化图书推荐系统的设计，所设计系统采用Django框架，基于B/S结构。系统以个性化推荐功能为核心，设计和实现了书目推荐、相关图书、订单推荐、热门图书等一系列推荐模块，同时设计了历史、收藏、购买等一系列功能用于获取推荐引擎需要的用户使用数据，生成满足用户需求的个性化推荐列表。 本文共分为七章：第一章为绪论，介绍了本文的研究背景与意义，推荐系统的研究现状和系统的设计内容；第二章是系统的需求分析和可行性分析；第三章介绍了系统的总体设计；第四章对系统的界面、数据库和功能进行了详细的设计；第五章介绍了核心算法的实现；第六章对系统进行了测试，并展示运行结果；第七章对全文进行了总结,并提出了未来改进的方向。 关键词：Python，推荐系统； Django；基于用户的协同过滤算法 Abstract With the development of the Internet, and explosive growth of digital universe, the problem of "information overloading" has become increasingly prominent. An effective way to solve this problem is personalized recommendation technology and search technology. Personalized recommendation collects and analyzes the user's historical behavior, builds a preference model for the user, predicts the user's hidden needs, and then actively recommends effective information to the user. Compared with the search technology that requires users to actively input search keywords, personalized recommendation technology can automatically and accurately recommend, so it is increasingly popular with more and more network users. At the same time, with the continuous increase of the national comprehensive reading rate, the development of the book recommendation system in the field of e-commerce is worth looking forward to. The system searches for book information in the network by python technology as the information source, and combines the content-based recommendation algorithm and the user-based collaborative filtering algorithm to design the personalized book recommendation system. The designed system adopts Django framework, and based on B/S structure. The system takes the personalized recommendation function as the core, then designs and implements a series of recommendation modules such as bibliographic recommendation, related books, order recommendation, and popular books. At the same time, a series of functions such as history, collection, and purchase are designed to obtain the user usage data required by the recommendation engine, and then the recommendation engine generate personalized recommendation lists that meets the users' needs. There are seven chapters in this thesis: The first chapter is the introduction, including the research background and significance of this thesis, the research status of the recommendation system and the design content of the system; the second chapter is the system demand analysis and feasibility analysis; the third chapter introduces The overall design of the system; the fourth chapter has a detailed design of the interface, database and function of the system; the fifth chapter introduces the realization of the core algorithm; the sixth chapter the system is tested and shows the running results; the seventh chapter summarizes the full text and proposes the direction of future improvement. Key Words：Python ；recommendation system；Django；UserCF Algorithm 目 录 第1章 绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.2.1 国外研究现状 1 1.2.2 国内研究现状 2 1.3 设计内容 3 1.4 论文章节安排 3 第2章 系统分析 5 2.1 系统概述 5 2.2需求分析 5 2.2.1 功能性需求与用例模型 5 2.2.2 非功能性需求 7 2.3可行性分析 8 第3章 系统总体设计 9 3.1 系统结构设计 9 3.2 系统功能设计 9 3.2.1 用户界面模块 9 3.2.2 后台管理模块 11 3.2.3 推荐引擎模块 12 第4章 系统详细设计 14 4.1 用户界面设计 14 4.1.1 登录界面设计 14 4.1.2 前端界面设计 14 4.1.3 后台界面设计 18 4.2 数据库设计 18 4.3功能模块设计 24 4.3.1 用户界面模块设计 24 4.3.2 后台管理模块设计 27 4.3.3 推荐模块设计 28 第5章 关键技术与系统实现 30 5.1使用算法描述 30 5.1.1基于内容的推荐算法 30 5.1.2基于用户的协同过滤算法 30 5.1.3 IMDb评分算法 31 5.2功能模块实现 31 5.2.1基于内容的推荐算法实现 31 5.2.2基于用户的协同过滤算法实现 33 5.2.3用户界面获取个性化推荐结果实现 34 5.2.4图书从添加购物车到支付流程的实现 36 第6章 系统测试和运行结果 38 6.1 用户界面模块测试 38 6.2 后台管理模块测试 42 6.3 用户界面运行结果 44 6.4 后台管理运行结果 50 第7章 总结与展望 52 7.1 研究总结 52 7.2 未来展望 52 参考文献 54 致 谢 55

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

在大数据时代，数字资源的爆炸增长已经成为不可逆转的趋势。海量的数据一方面为用户提供了极大的便利，可以满足用户的各种需求，但同时也存在信息碎片化与信息超载的问题^[1]，这导致用户需要耗费大量的时间和精力从海量的信息中找到自己真正需求的内容。 通过搜索引擎可以在一定程度上解决这个问题^[2]。搜索引擎根据用户输入的关键字，自主在互联网查找相关的信息并反馈给用户。显然这种方式显得十分被动，它只能满足用户的即时需求，而无法进一步挖掘用户的隐藏需求。 为了解决“信息超载”问题，满足用户的个性化需求，个性化推荐系统应运而生^[1]。用户在互联网上的各种使用记录(如用户的浏览历史、收藏记录、购买记录​等)实际上隐藏着用户的潜在需求，而推荐系统正是通过挖掘和分析这些数据，来推测用户的喜好，从而精准地为用户推荐合适的内容。 根据中国新闻出版研究院发布的《第十六次全国国民阅读调查报告》显示， 2018年，我国成年国民综合阅读率为80.8%^[3]，与2017年的80.3%相比有所提升。综合之前的《全国国民阅读调查报告》，我国成年国民综合阅读率一直保持增长。照这种趋势，我国阅读人数会继续增长，人们对图书的需求自然会增加，应用于电子商务领域的图书推荐系统具有良好的前景——比起用户亲自在书店寻找自己可能感兴趣的书，通过推荐系统主动为用户提供个性化推荐，一方面节省了用户的时间，提升了用户的体验，另一方面也给电商平台带来了利润，对双方来说是双赢的选择。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

推荐系统的研究和发展主要分为三个重要阶段^[4]。 第一阶段为推荐系统研究初期，最早可以追溯到上世纪90年代初。Goldberg等于1992年提出了协同过滤的概念，同时在Tapestry系统上投入使用^[5]，利用用户的行为信息和注释对邮件进行重排序，帮助目标用户过滤对其有用的电子邮件。1994年，GroupLens系统诞生，该系统是为了新闻推荐过滤而开发的，是第一个可以进行自动推荐的系统^[6]。与Tapestry 系统不同，GroupLens系统能自动完成推荐，同时可以进行跨网计算而不仅限于一个站点。1997年，Resnick等首次提出“推荐系统”一词，他们认为推荐系统除了帮助用户过滤无用信息外，还能够向用户推荐其感兴趣的项目^[7]。自此推荐系统开始成为一个重要的研究领域。 第二阶段的标志是推荐系统开始在商业中进行应用。在众多电子商务推荐系统中最为著名的当属美国的电商网站亚马逊。1998年，亚马逊使用了基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF算法），将推荐系统服务的规模大大提高，达到了百万级。而这样的推荐系统通过为用户推荐可能感兴趣的商品, 提高了35%的销售额^[8]。2003年后，随着算法创始人关于ItemCF论文的发表，该算法开始广泛流传于互联网，并得到了包括Netflix，YouTube在内的其他很多公司的认可与使用^[9]。 第三阶段，也就是当前阶段，推荐技术的研究处于高速发展状态，不断有新算法出现。2000年至今，随着推荐技术的应用越来越广泛，推荐系统的研发获得了越来越多不同学科领域研究人员的参与。如今的推荐系统结合了来自数据挖掘、人工智能、安全与隐私、信息检索等各个领域的研究，其算法和分析方式也更加多元化。 随着对推荐系统研究的不断深入，主流的推荐算法分为以下5种：基于内容的推荐、基于知识的推荐、基于关联规则的推荐、协同过滤推荐和混合推荐^[10]。然而随着Web2.0的发展，不断增大的数据规模和不断变化的用户需求对推荐算法的研究提出了越来越高的要求，因此推荐系统的研究还有很长的路要走。

1.2.2 国内研究现状

国内电商巨头淘宝的个性化推荐起步于2013年10月，淘宝的个性化推荐算法团队从All-in无线事件起步，搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。2014年，该团队对业务问题有了更好理解，随着技术研发的深入，逐步开发并上线了排序引擎RTP、标签探索算法PairTag及在线学习引擎Olive等多项核心技术，并应用到了淘宝的主要业务中。淘宝推荐系统的主要目标是为其旗下各个产品提供包含商品，用户，店铺，类别属性等多种维度的推荐^[11]。它的核心就是通过类别属性和社会属性，在人，商品和店铺之间建立起联系。其运用的主要推荐规则是基于内容和关联的规则^[12]。

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