(完整版)基于知识库的礼品推荐系统的设计与实现毕业论文

基于大数据的商品推荐系统的设计与开发随着科技的不断发展和互联网的普及，电子商务行业逐渐成为了人们购物的首选。

在这个行业内，一个好的商品推荐系统可以对商家和消费者都有很大的帮助。

在传统的商品推荐系统中，更新速度不够快，推荐效果不够准确。

而基于大数据的商品推荐系统，可以有效地解决这些问题。

本文将探讨基于大数据的商品推荐系统的设计与开发。

一、用户行为数据的收集和处理基于大数据的商品推荐系统首先需要收集用户行为数据。

这些数据包括用户的点击、浏览、购买、评价等行为数据。

这些数据需要进行处理和分析，以便发掘用户的行为模式。

比如，某些用户喜欢看哪种类型的商品，喜欢购买哪些品牌的商品等等。

同时，这些数据还可以用来对商品进行标签化。

标签化的过程会对原有数据进行加工、处理和判断，并对商品进行分类。

通过这种方式，系统能够更加精准地识别用户的需求，并准确的推荐商品。

二、商品数据的分析与处理除了用户行为数据，基于大数据的商品推荐系统还需要分析商品数据。

客观的数据可以为系统推荐商品提供更加准确的参考。

这部分数据包括商品的属性、价格、评价等。

同时，为了形成系统所需的标签化商品数据，这些数据还需要进行分析和处理。

这个过程可能需要将商品信息中的一部分特征在算法中进行提高，以形成更加准确的商品标签。

三、基于机器学习的推荐算法基于大数据的商品推荐系统最核心的部分就是采用机器学习算法来推荐商品。

目前，基于大数据的推荐系统采用最广泛的是协同过滤算法和深度学习算法。

协同过滤算法虽然使用广泛，但需要在线更新推荐模型，因此其算法复杂度较高。

而深度学习算法主要是通过神经网络的方式进行推荐，具有更强的自适应能力。

基于神经网络的深度学习模型是目前最常用的推荐算法。

同时，知名的电子商务平台和搜索引擎有很多关于基于推荐的技术文献可供参考学习。

四、推荐系统的部署与应用在推荐算法运行了一段时间后，需要进行数据的评估和相应的调整，才能够指导后续的推荐工作。

这个过程需要定期评估推荐算法和数据质量，比如训练数据的过拟合程度等。

网上购物系统的设计与实现——后台管理系统摘要伴随着Internet的蓬勃发展，网络购物中心作为电子商务的一种形式正以其高效、低成本的优势，逐步成为新兴的经营模式和理念，人们已经不再满足用途信息的浏览和发布，而是渴望着能够充分享受网络所带来的更加多的便利。

网络购物正适应了当今社会快节奏地生活，使顾客足不出户便可以方便快捷轻松地选购自己喜欢的商品。

本系统便是尝试用JSP在网络上架构一个动态的电子商务网站，它是在Windows XP下，以mySQl为数据库开发平台，Tomcat网络信息服务作为应用服务器，采用JSP(Java Server Pages)技术开发的网上购物系统。

他分前台部分和后台部分，前台部分由用户使用，主要包括用户注册，购物车管理，订单管理，个人资料管理等功能；后台部分由管理员使用，主要包括商品管理，处理订单，用户信息管理等功能。

建立后的网站系统是一个动态、交互式、具有商品提供、系统管理、用户管理等功能的电子商务网站。

关键字：JSP;MySQL;Tomcat;网上购物系统Online Shopping System Design and Implementation-—— Background Management SystemAbstractAlong with the vigorous development of the Internet, e-commerce networks as a shopping center is a form of its highly efficient, low-cost advantages, gradually emerging as a business model and philosophy, there is no longer meet use and dissemination of information browsing, but a desire to bring the full enjoyment network more convenient. Internet shopping is being adapted to the fast pace of today's society to live, so that customers can enjoy the convenience of fast and easy way to purchase their own like commodities.The system is trying to use JSP in a dynamic network of e-commerce websites structure, which is in Windows XP, SQL Server 2000 for database development in platform, Tomcat application server as a network information services, use JSP (Java Server Pages) technology development online shopping system. Prospects and the background of some of his hours, the prospects of users, including users registered, a shopping cart management, order management, personal information management,; Background in part by managers, including commodity management, processing orders, customer information management, information management.After the establishment of the website is a dynamic, interactive, with commodities, systems management, voice mail, and other functions of the e-commerce website users.Keywords：JSP; MySQL;Tomcat;Online shopping system目录一、绪论 (1)(一) 系统设计的背景 (1)(二) 系统设计的意义 (1)二、技术介绍 (1)(一) JSP的技术原理 (1)2.1.1 JSP语言及其特点 (1)2.1.2 Java概述 (3)2.1.3 JavaBean简介 (3)(二) 相关服务器 (3)2.2.1JDK的安装和配置 (3)2.2.2 Tomcat安装及配置 (4)2.2.3 MySQL简介 (4)三、系统规划 (5)(一) 网站的设计目标 (5)(二) 任务 (5)(三) 网站的可行性分析 (5)四、系统分析 (6)(一) 需求分析 (6)(二) 业务流程图 (7)(三) 数据流程图 (7)(四) 数据字典 (8)五、系统设计 (10)(一) 系统总体功能 (10)5.1.1系统功能介绍 (11)5.1.2系统功能模块设计图 (11)(二) 代码设计 (13)(三) 数据库设计 (13)5.3.1系统E-R图 (14)5.3.2数据库表设计 (16)(四) 输入输出设计 (17)5.4.1后台管理员登陆 (18)5.4.2增加商品 (18)六、系统实现 (19)(一) 系统软件环境 (19)(二) 系统硬件环境 (20)(三) 功能实现 (20)6.3.1管理员登陆界面 (20)6.3.2增加商品 (22)6.3.3修改商品 (23)6.3.4删除商品 (25)6.3.5订单处理 (26)七、系统测试与维护 (27)(一) 系统的测试 (27)(二) 系统测试用例 (28)7.2.1登陆验证 (28)7.2.2订单处理 (28)7.2.3修改商品信息 (29)7.2.4删除商品 (31)(三) 系统的维护 (32)八、总结 (33)参考文献 (34)一、绪论(一)系统设计的背景计算机软件技术的日新月异推动了社会信息化的进程，这也使得开发人员不得不学习新的技术以适应这种局面。

《基于JAVA的商品推荐系统的开发研究》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，电子商务逐渐成为人们购物的主要方式之一。

为了满足用户多样化的购物需求，商品推荐系统应运而生。

本文将介绍基于JAVA的商品推荐系统的开发研究，包括系统设计、关键技术、实现方法以及实验结果等方面的内容。

二、系统设计2.1 系统架构本系统采用典型的B/S架构，分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。

表示层负责与用户进行交互，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责与数据库进行交互。

系统采用JAVA语言进行开发，使用MVC设计模式，实现业务逻辑与表示层的分离。

2.2 数据库设计数据库是商品推荐系统的核心，本系统采用关系型数据库进行存储。

数据库设计包括商品信息表、用户信息表、推荐结果表等。

商品信息表用于存储商品的基本信息，用户信息表用于存储用户的基本信息，推荐结果表用于存储系统为用户推荐的商品。

三、关键技术3.1 推荐算法推荐算法是商品推荐系统的核心，本系统采用协同过滤算法进行推荐。

协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤是根据用户的历史行为数据，找到与其兴趣相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的商品。

基于物品的协同过滤是根据商品的历史数据，找到与某商品相似的其他商品，然后推荐给对该商品感兴趣的用户。

3.2 数据挖掘技术数据挖掘技术是用于从海量数据中提取有价值信息的技术。

在商品推荐系统中，数据挖掘技术可以用于分析用户的行为数据、购买记录等，从而发现用户的兴趣偏好，为推荐算法提供更准确的依据。

本系统采用关联规则挖掘、聚类分析等技术进行数据挖掘。

四、实现方法4.1 系统开发环境本系统采用JAVA语言进行开发，使用Eclipse作为开发环境，数据库采用MySQL。

开发过程中，需要安装相应的JAVA开发包和数据库驱动。

4.2 系统实现步骤（1）搭建开发环境，配置JAVA开发环境和数据库；（2）设计数据库表结构，创建相应的数据表；（3）编写业务逻辑代码，实现推荐算法和数据挖掘功能；（4）编写表示层代码，与用户进行交互；（5）进行系统测试和调试，确保系统的正常运行；（6）部署系统，对外提供服务。

基于推荐系统的物品推荐算法研究与实现随着互联网的发展，我们的生活越来越离不开它，而推荐系统则成为了互联网中不可或缺的一部分。

推荐系统能够根据用户的历史行为和兴趣，针对其进行个性化推荐，为用户节省时间和提供更好的服务。

作为推荐系统的核心，物品推荐算法的研究和实现显得尤为重要。

一、物品推荐算法介绍物品推荐算法是指通过用户的历史行为数据，比如购买、浏览等，对物品进行评分或打标签，再根据不同的算法模型，推荐用户可能感兴趣的物品。

目前较为常见的物品推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、混合推荐算法等。

基于内容的推荐算法是指通过对物品自身的特征进行分析，比如商品的名称、类别、关键字等，来推荐和用户历史兴趣相似的物品。

这种算法的优点是可以减轻冷启动问题，但是需要收集大量的物品特征数据，并且无法考虑用户之间的相似性。

协同过滤推荐算法是指通过挖掘用户历史行为数据，找到用户之间的相似性，然后将相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。

这种算法需要大量的用户历史行为数据，并且容易受到热门物品的影响，但是可以考虑用户之间的相似性。

混合推荐算法则是将多种推荐算法结合起来使用，在保留各自优点的同时，弥补各自的缺点。

这种算法可以提高推荐的准确性，并且可以根据不同的场景进行灵活选择。

二、物品推荐算法实现在实现物品推荐算法之前，需要先搜集用户和物品的历史行为数据，并进行数据预处理和特征工程。

然后，可以根据不同的算法进行建模和训练。

在基于内容的推荐算法中，需要从商品的标题、描述等信息中提取关键字和特征，然后根据物品之间的相似度进行推荐。

在协同过滤推荐算法中，需要建立用户-物品矩阵，计算用户之间的相似度和物品之间的相似度，然后根据相似度进行推荐。

在混合推荐算法中，则需要将多种算法的结果进行加权或融合，得到最终的推荐结果。

为了提高物品推荐算法的效率和准确性，通常还需要采用一些优化技术，比如增量学习、矩阵分解等。

增量学习可以在新增用户或物品时，快速进行更新和优化，矩阵分解则可以通过对大型矩阵进行分解，减小模型的复杂度和计算量。

《基于JAVA的商品推荐系统的开发研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，电子商务平台日益繁荣，商品推荐系统作为提升用户体验和销售业绩的重要工具，受到了广泛关注。

本文旨在研究基于JAVA的商品推荐系统的开发，包括系统架构设计、关键技术实现以及性能优化等方面，以期为相关开发工作提供有益的参考。

二、系统架构设计1. 系统需求分析商品推荐系统的主要功能是为用户提供个性化的商品推荐服务。

在系统需求分析阶段，需要明确系统的功能需求、性能需求以及安全性需求等。

具体包括用户管理、商品管理、推荐算法实现、推荐结果展示等模块。

2. 系统架构设计基于JAVA的商品推荐系统采用分层架构设计，包括数据访问层、业务逻辑层和表示层。

数据访问层负责与数据库进行交互，实现数据的增删改查等操作；业务逻辑层负责处理业务规则和算法实现；表示层负责与用户进行交互，展示推荐结果和其他相关信息。

三、关键技术实现1. 推荐算法研究商品推荐系统的核心是推荐算法。

本文研究了多种推荐算法，包括协同过滤、内容推荐、深度学习等，并针对商品推荐场景进行了优化和改进。

其中，协同过滤算法通过分析用户行为和商品属性，发现用户和商品之间的潜在联系，从而实现个性化推荐。

2. JAVA编程实现系统采用JAVA语言进行开发，利用JAVA的面向对象特性，将系统划分为多个模块和组件，实现松耦合和高内聚。

在开发过程中，需要掌握JAVA的基础语法、面向对象编程、多线程编程、网络编程等核心技术。

3. 数据库设计与优化系统采用关系型数据库进行数据存储，需要设计合理的数据库表结构和索引，以提高数据的存取效率。

同时，需要采用数据库优化技术，如读写分离、缓存技术等，降低数据库压力，提高系统性能。

四、性能优化与测试1. 性能优化为了提高系统的响应速度和吞吐量，需要对系统进行性能优化。

具体包括代码优化、数据库优化、缓存技术、负载均衡等技术手段。

在优化过程中，需要不断进行性能测试和调优，以达到最佳的性能表现。

《基于JAVA的商品推荐系统的开发研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，电子商务已经成为人们购物的主要方式之一。

为了提高用户体验和销售效率，商品推荐系统在电子商务平台中扮演着越来越重要的角色。

本文将探讨基于JAVA的商品推荐系统的开发研究，包括系统架构设计、关键技术、算法实现以及应用前景等方面。

二、系统架构设计1. 系统概述基于JAVA的商品推荐系统采用分布式架构，主要分为数据层、业务逻辑层和用户交互层。

数据层负责存储用户行为数据、商品信息等数据；业务逻辑层负责处理数据、推荐算法实现等；用户交互层则负责与用户进行交互，展示推荐结果。

2. 架构设计特点(1) 可扩展性：系统采用微服务架构，各模块之间解耦，方便后续扩展和维护。

(2) 高效性：系统采用分布式存储和计算，提高数据处理速度和推荐准确性。

(3) 安全性：系统采用加密技术和权限控制，保障数据安全和用户隐私。

三、关键技术1. JAVA语言及框架JAVA作为一种面向对象的编程语言，具有跨平台、安全性高、多线程等特点，是开发商品推荐系统的理想选择。

同时，采用Spring Boot等JAVA框架，可以简化开发过程，提高开发效率。

2. 数据库技术系统采用关系型数据库和非关系型数据库相结合的方式存储数据。

关系型数据库用于存储结构化数据，如用户信息、商品信息等；非关系型数据库用于存储用户行为等非结构化数据，提高数据处理效率。

3. 推荐算法推荐算法是商品推荐系统的核心。

常用的推荐算法包括协同过滤、内容推荐、深度学习等。

系统可根据实际需求选择合适的算法或结合多种算法进行混合推荐。

四、算法实现1. 协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐相似的商品。

系统可采用基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤两种方式实现。

2. 内容推荐算法内容推荐算法主要是根据商品的内容信息，如标题、描述、标签等，为用户推荐相似的商品。

南京邮电大学毕业设计（论文）题目基于内容的电子图书推荐系统专业计算机科学与技术学生姓名王欣源班级学号B********指导教师许棣华指导单位计算机学院、软件学院日期：2014 年03月10 日至2014 年06 月10 日毕业设计（论文）原创性声明本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。

论文作者签名：日期：年月日摘要随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代步入了信息过载的时代。

面对信息过载，推荐系统应运而生。

本文是实现基于内容的电子图书推荐系统，帮助人们快速找到自己需要的图书。

本文首先阐述了推荐系统产生的背景，并分析比较了几种推荐系统算法，重点阐述了基于内容的推荐算法的优缺点。

然后对本系统的功能进行了模块划分，分为管理员实现的功能模块、用户实现功能模块和系统向用户推荐图书模块。

推荐图书模块采用基于内容的推荐算法，它使用关键词代表图书的内容特征向量，根据用户对图书的操作行为计算出用户的配置文件，并通过采用Jaccard算法计算出与用户配置文件相似性较大的图书推荐给用户。

最后通过采用Myeclipse8.5开发平台和MySql数据库，编码实现了本系统。

关键词：基于内容；信息过载；推荐系统；电子商务；电子图书推荐ABSTRACTWith the development of information technology and the Internet, people gradually fall from a lack of information era into the era of information overload. Facing the problem of information overload, recommender system came into being.We realized a contents-based electronic book recommender system,helping people quickly find the book that they need.Firstly,the background of the recommender system is described in this paper .Meanwhile we analysis several recommendation algorithms and focus on the advantages and the disadvantages of the content-based recommendation algorithm in this paper.Then according to the functions , this system is divided into three parts,such as the user’s function module, the administrator’s function module and the recommendation module. Content-based recommendation algorithm is adopted in the recommendation module, which uses the key words to represent the feature vector of the books content, and form the user’s profiles based on the users operate behavior on books. The similarity between the books and the user’s profile is calculated by Jaccard algorithm. After that,the most similar books are recommender to the user. Finally, this system is implemented on the platform of Myeclipse8.5.Key words：content-based；information overload；recommender system；electronic business；e-book recommendation目录第一章绪论.......................................................................................... - 1 -1.1课题产生的背景及意义 ................................................................................ - 1 -1.2推荐系统研究现状 ........................................................................................ - 1 -1.3推荐系统研究内容及论文组织结构 ............................................................ - 3 - 第二章相关理论技术及工具.............................................................. - 5 -2.1推荐系统算法及比较 .................................................................................... - 5 -2.2基于内容的推荐算法 .................................................................................... - 7 -2.3实现使用的环境工具及技术 ...................................................................... - 10 -2.4本章小结 ....................................................................................................... - 11 - 第三章系统设计................................................................................ - 12 -3.1系统概述 ...................................................................................................... - 12 -3.1.1系统目标设计 .................................................................................... - 12 -3.1.2系统设计思想 .................................................................................... - 12 -3.1.3系统总体设计图 ................................................................................ - 13 -3.2需求分析 ...................................................................................................... - 13 -3.2.1系统总体功能图 ................................................................................ - 13 -3.2.2用例图 ................................................................................................ - 14 -3.3数据库设计 .................................................................................................. - 15 -3.3.1数据库需求分析 ................................................................................ - 15 -3.3.2数据库逻辑设计 ................................................................................ - 15 -3.3.3 E-R图................................................................................................. - 16 -3.4本章小结 ...................................................................................................... - 18 - 第四章详细设计.................................................................................. - 19 -4.1数据库和JA V A Web的连接 ....................................................................... - 19 -4.2实现登录功能 .............................................................................................. - 20 -4.3管理员实现对电子图书的编辑 .................................................................. - 22 -4.4管理员实现对用户信息操作 ...................................................................... - 25 -4.5用户实现查询图书 ...................................................................................... - 26 -4.6用户对图书的操作 ...................................................................................... - 27 -4.7系统对用户推荐图书 .................................................................................. - 28 -4.8本章小结 ...................................................................................................... - 32 - 第五章总结和展望............................................................................ - 33 -5.1系统的测试 .................................................................................................. - 33 -5.1.1测试目的 ............................................................................................ - 33 -5.1.2测试方法 ............................................................................................ - 33 -5.1.3 测试实例 ........................................................................................... - 33 -5.2对系统改进的思考 ...................................................................................... - 40 -结束语.................................................................................................... - 42 - 致谢.................................................................................................... - 43 - 参考文献................................................................................................ - 44 -第一章绪论1.1课题产生的背景及意义一．课题产生的背景近年来，随着信息技术和网络的快速发展与崛起，互联网已逐渐成为人们搜集和提供信息的常用渠道，并逐步渗透到各个领域包括传统的流通领域。

硕士研究生学位论文题目：基于知识库的礼品推荐系统的设计与实现学号：085707姓名：路卫杰专业：计算机科学与技术导师：孟祥武学院：计算机学院年月日独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

本人签名：日期：关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。

学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后遵守此规定）非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。

本人签名：日期：导师签名：日期：基于知识库推理的礼品推荐系统的设计与实现摘要当今，个性化推荐系统已经在很多领域得到了应用，如网络商品推荐、音乐推荐、影视推荐等。

推荐技术包括协同过滤、内容过滤、知识发现等，但是这些推荐技术并没有考虑推荐领域的知识对推荐结果的影响，或者推荐结果没有通过与用户的交互过程中得到完善和改进。

鉴于以上问题，本文针对礼品推荐领域提出了基于知识库的推荐方法。

首先在调研了礼品信息和礼品赠送知识后构建礼品知识库，然后礼品专家通过人工方式对礼品知识库进行初始化，最后系统根据礼品的基本信息计算出礼品综合相似度对礼品知识库进一步完善。

本文采用AJAX等技术设计并实现具有良好用户体验的知识库推荐用户接口，采用全文检索引擎工具包Lucene对礼品信息构建索引并根据用户的日志设计个性化的礼品搜索功能。

《基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现》一、引言随着信息技术的迅猛发展，文献情报大数据已成为科研、教育、企业等领域的重要资源。

如何有效地从海量文献中筛选出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。

基于文献情报大数据的智能推荐系统应运而生，它通过深度学习和大数据分析技术，为用户提供个性化的文献推荐服务。

本文将介绍基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现过程。

二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先对用户需求进行深入分析。

用户需求主要包括：1. 文献资源的广泛覆盖：系统需要覆盖各个领域的文献资源，以满足不同用户的需求。

2. 个性化推荐：根据用户的兴趣、研究方向等因素，为用户提供个性化的文献推荐。

3. 高效检索：系统应提供高效的检索功能，帮助用户快速找到所需文献。

4. 实时更新：系统需要实时更新文献资源，以保证用户能够获取到最新的研究成果。

三、系统设计根据需求分析，我们设计了一个基于文献情报大数据的智能推荐系统，主要包括以下几个模块：1. 数据采集模块：负责从各个文献数据库中采集文献资源，形成文献大数据库。

2. 用户行为分析模块：通过分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。

3. 推荐算法模块：根据用户行为分析结果，采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，为用户生成个性化的推荐结果。

4. 推荐结果展示模块：将推荐结果以列表、图表等形式展示给用户。

5. 系统管理模块：负责系统的运行维护、数据更新等工作。

四、关键技术实现1. 数据采集与预处理：采用网络爬虫技术从各个文献数据库中采集文献资源，并进行预处理，形成结构化的文献数据。

2. 用户行为分析：通过日志分析、机器学习等技术，分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。

3. 推荐算法实现：采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，实现个性化的文献推荐。

其中，协同过滤算法通过分析用户之间的行为相似性，为用户推荐与其兴趣相似的其他用户的文献；内容过滤算法通过分析文献的内容特征，为用户推荐与其研究领域相关的文献；深度学习算法则通过训练大量的用户行为数据和文献数据，学习用户的兴趣和需求，为用户生成更准确的推荐结果。

（完整版）基于ASP的商品管理系统的设计与实现毕业论⽂基于ASP的商品管理系统的设计与实现摘要：中⼩企业在我国经济发展中的地位越来越重要，⽬前我国的中⼩企业数量众多，地域分布⼴泛，⾏业分布跨度⼤。

随着全球经济⼀体化的发展和电⼦商务的兴起，中⼩企业之间的竞争将越来越激烈。

⽹络及电⼦商务的迅猛发展突破了时间、空间的局限，给中⼩企业带来了更多的发展机会，同时也加强了企业之间的竞争强度。

这就要求中⼩企业必须转变企业的经营管理模式，提⾼企业的运营效率。

⽬前，我国中⼩企业的信息化⽔平还⽐较低，与国外企业相⽐，还处于起步阶段。

随着科学技术的不断发展，电脑操作及管理的不断简化，电脑知识⽇趋的不断普及，同时市场经济快速多变，竞争激烈，企业采⽤电脑与⽹络管理进货、库存、销售等诸多环节也已成为趋势。

【关键词】：商品管理系统；进货；销售Merchandise management system based on ASP Abstract：Small and medium-sized enterprises in China's economic development and the status of current our country becomes increasingly important the small and medium-sized enterprises are numerous, regional distribution, extensive, industry distribution span. With the integration of the global economy and the rise of e-commerce, and small and medium-sized enterprises will be increasingly fierce competition between. Internet and electronic commerce rapid development broke through the time and space limit, to small and medium-sized enterprises brought more opportunities for development, butalso strengthen the intensity of competition between enterprises. This requires small and medium-sized enterprise must change the enterprise management mode, improve enterprise's operation efficiency.At present, China's small and medium-sized enterprise informatization level is still relatively low, compared with the foreign enterprise, still only at the start stage. As technology development, the computer operation and management is simplified, computer knowledge is intense, enterprise uses computer management stock, inventory, sales, and many other link System),它是⼀个计算机软硬件资源以及数据库的⼈-机系统。

推荐系统毕业设计推荐系统毕业设计随着互联网的发展，推荐系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。

无论是购物网站、社交媒体还是音乐平台，推荐系统都能为用户提供个性化的推荐，帮助用户发现更多感兴趣的内容。

因此，推荐系统成为了许多大学生在毕业设计中选择的热门课题之一。

在本文中，我将介绍一些关于推荐系统毕业设计的想法和建议。

首先，一个好的推荐系统毕业设计应该从用户需求出发。

在设计推荐系统之前，我们需要深入了解用户的需求和偏好。

可以通过用户调研、数据分析等方式来获取这些信息。

例如，在购物网站的推荐系统中，我们可以通过用户的购买记录、浏览历史和收藏夹等来了解用户的购物偏好。

在社交媒体的推荐系统中，我们可以通过用户的关注列表、点赞和评论等来了解用户的兴趣爱好。

只有了解了用户的需求，才能设计出更加准确和个性化的推荐算法。

其次，推荐系统毕业设计需要选择合适的算法。

目前，推荐系统常用的算法包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。

基于内容的推荐算法通过分析物品的特征和用户的偏好，给用户推荐相似的物品。

协同过滤算法则通过分析用户的行为数据，找到与用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给当前用户。

深度学习算法则通过神经网络模型，从大量数据中学习用户的兴趣模式，进而进行推荐。

在选择算法时，我们需要根据实际情况进行权衡和选择。

例如，如果数据量较小，可以选择基于内容的推荐算法；如果数据量较大，可以考虑使用深度学习算法。

另外，推荐系统毕业设计需要考虑评估指标和评估方法。

评估指标用于衡量推荐系统的性能，常见的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率等。

准确率指的是推荐列表中用户感兴趣的物品所占的比例，召回率指的是用户感兴趣的物品在推荐列表中的覆盖率，覆盖率指的是推荐系统能够推荐到的不同物品的比例。

评估方法则用于计算这些评估指标，常见的评估方法包括离线评估和在线评估。

离线评估通过离线数据集进行评估，而在线评估则通过在线实验进行评估。

2022年 3月 March 2022Digital Technology &Application 第40卷 第3期Vol.40 No.3数字技术与应用中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)03-0152-03DOI:10.19695/12-1369.2022.03.48基于知识图谱的个性化推荐系统构建徐海文1 谭台哲1,21.广东工业大学计算机学院；2.河源市湾区数字经济技术创新中心在以往的推荐系统模型中，大多是通过协同过滤算法实现的，所以会存在冷启动和数据稀疏性等问题，从而导致推荐质量不高。

一般的解决办法就是通过加入一些附加的语义信息来提升推荐的精度。

而知识图谱中就包含了大量的语义内容，可以在推荐系统中引入知识图谱作为附加信息。

因此，本文提出了基于知识图谱的个性化推荐系统构建。

在推荐模型中加入知识图谱，可以很好的增强推荐的准确性。

随着不同平台的数据量以前所未有的速度增长，人们充分享受到了获得信息的便利。

但是，与此同时人们也面临着一些问题，比如在如此冗杂的数据中寻找信息时，如何快速、准确、高效地定位目标，如何屏蔽垃圾信息，为用户呈现出有用的结果等。

虽然搜索引擎能够解决掉一些问题，但是对于一些用户，他们在浏览网页的时候，没有明确目标，只是随便看看。

如果网站不能提供给用户更有兴趣的内容，那么就很难留住用户。

因此，通过互联网技术，为用户实时的推荐一些合适感兴趣的内容，成为了当下研究的热点。

大数据时代，推荐系统在很多领域都有应用，并且取得了不错的成绩，尤其是在电商领域。

但也面临着许多的挑战，传统的推荐算法，利用了用户与用户之间，物品与物品之间内在少量的信息，从而导致了推荐精度下降，并且难以逾越这些瓶颈。

推荐系统还存在冷启动和数据稀疏性等问题，一般的方法是通过引入一些语义内容作为附加信息，就可以很好的提升推荐的质量[1]。

知识图谱就是一种语义关系图，可以作为推荐系统的辅助内容。

摘要在数字化和网络环境下，高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势，该系统针对高校图书馆个性化图书推荐进行设计，阐述了系统的架构及主要功能。

通过用户阅读兴趣，借阅记录，通过分析借阅记录中的关键字及图书分类号，有效的减少用户查询和检索信息的时间，从而为用户提供个性化图书推荐.随着信息资源的迅速发展，根据用户特点提供个性化推荐服务逐渐成为研究热点，用户的个性化需求也越来越重要。

为此,个性化图书推荐系统提供了为用户的个性化服务，以满足用户的信息需求。

本文以个性化推荐系统为研究主题，将个性化推荐技术引入到图书管理系统中，以满足用户的个性化需求。

本系统的设计开发平台是Myeclipse，前台采用JSP设计网页，后台代码为Java语言，数据库为Mysql,实现个性化图书推荐。

本文首先介绍了目前国内外的个性化图书推荐系统的发展概况，阐述了个性化推荐子系统所用到的理论基础；然后对个性化图书推荐系统进行了详细的需求分析和设计。

由于个性化图书推荐系统是建立在图书管理系统的基础之上，因此推荐主要针对的是图书资源，在本文中主要指用户借阅记录，并进行设计和实现了相关算法。

最后对本文的工作进行了总结。

关键字个性化服务；推荐系统；数字图书馆；兴趣度AbstractIn the digital and network environment, university library book recommendation system has become a trend for the user demand, the system for university library personalized books recommend to carry on the design, this paper expounds the system architecture and main function. Through the user's reading interest, borrowing record, by analysing the key words and borrowed record book classification, effectively reduce the time of the user query and retrieve information, to provide users with personalized books recommend. With the rapid development of information resources, based on the characteristics of the user to provide personalized recommendation service gradually become a hot research topic and he individual needs of users is more and more important .Therefore, personalized books recommend system provides for the user's personalized service, to meet the information needs of users.Recommendation system based on user preferences for research subject, the personalized recommendation technology into the books management system management system, in order to meet the personalized needs of users. The design of this system development platform is Myeclipse, ,It's front portion using JSP design web pages, background portion's code used for the Java language, the database is Mysql to realize the personalized books recommend.This paper firstly introduces the general situation of the personalized books recommend system development at home and abroad, expounds the theoretical basis of personalized recommendation subsystem used; Then the demand for personalized book recommendation system has carried on the detailed analysis and design. Due to the personalized book recommendation system is based on the books management system management system, therefore recommended at book resources, in this article refers to the user borrowing records, and to design and imp lement the related algorithm. Finally, the work of this paper are summarized.KeyWords Personalized service; recommendation system; digital library; interestingness.目录1 绪论 (1)1.1引言 (1)1.2研究背景 (1)1.3个性化推荐系统的发展现状 (2)1.4论文的研究思路及组织结构 (3)2相关理论及关键技术概述 (4)2.1个性化服务 (4)2.2相关开发技术介绍 (4)2.2.1JSP介绍 (4)2.2.2Servlet介绍 (5)2.3系统开发工具及环境配置 (5)2.3.1系统开发工具 (5)2.3.2开发环境搭建 (6)2.3.3系统运行环境 (6)3个性化图书推荐系统的需求分析 (7)3.1个性化图书推荐系统可行性分析 (7)3.2个性化图书推荐系统功能需求分析 (8)3.3个性化图书推荐系统的设计原则 (9)4个性化图书推荐系统总体设计 (11)4.1系统的功能模块设计 (11)4.2系统的基本流程设计 (11)4.3数据库概念设计 (13)4.4.1图书借阅信息表的设计 (13)4.3.2分类表的设计 (14)4.3.3关键词表的设计 (14)4.3.4用户信息表的设计 (15)4.3.5用户检索关键词表的设计 (16)5个性化图书推荐系统详细设计与实现 (17)5.1数据管理 (17)5.1.1基本信息管理 (17)5.1.2图书管理 (18)5.2图书推荐 (20)5.2.1图书检索模块 (20)5.2.2图书推荐 (22)5.3馆务信息管理 (24)6系统测试 (26)6.1测试与运行情况 (26)6.2测试方法 (26)6.3小结 (27)7结束语 (28)7.1本文总结 (28)7.2进一步研究工作 (28)致谢 (30)参考文献 (37)1 绪论1.1 引言在信息技术的飞速发展，信息资源的数量和种类不断增加，用户迫切需要能够根据自身特点进行信息组织的信息服务模式的大环境下。

基于大数据的商品推荐系统设计第一章：绪论1.1 研究背景在信息化浪潮的冲击下，传统的商品推荐方式已经无法满足消费者的需求。

因此，基于大数据的商品推荐系统应运而生。

大数据技术可以通过对海量数据的分析和挖掘来发现用户的隐藏需求并预测其行为，从而实现个性化推荐。

1.2 研究意义基于大数据的商品推荐系统是一种具有前瞻性和实用性的研究方向。

在大数据时代背景下，推荐系统已成为各大电商平台不可或缺的一部分。

本文旨在深入研究基于大数据的商品推荐系统的设计与实现，提高电商平台用户的消费体验，并提高电商平台销售效益。

1.3 研究内容本文主要研究基于大数据的商品推荐系统的设计与实现，包括推荐算法的选择及其在系统中的应用、数据预处理和特征提取、用户兴趣模型建立等关键技术。

同时，本文还将通过案例进行验证，全面检验系统的有效性和可靠性。

第二章：推荐算法选择及其在系统中的应用2.1 推荐算法的分类基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法是目前广泛使用的推荐算法。

其中，基于协同过滤的推荐算法是应用最为广泛的算法之一。

2.2 基于协同过滤的推荐算法基于协同过滤的推荐算法可以分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

用户-物品评分矩阵是基于协同过滤的推荐算法的核心。

通过对用户-物品评分矩阵进行分析，可以推测出用户的喜好，从而实现个性化推荐。

2.3 推荐算法在系统中的应用推荐算法在系统中的应用包括模型构建、商品推荐以及推荐结果的评估等环节。

构建用户兴趣模型是推荐系统的核心之一，可以根据用户的历史行为和偏好构建用户兴趣模型，从而实现个性化推荐。

第三章：数据预处理和特征提取3.1 数据预处理数据预处理是为了使数据更加适合进行分析和挖掘的一项处理工作。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等几个方面。

其中，数据清洗和数据集成是数据预处理的重要环节。

3.2 特征提取特征提取是将原始数据转换为可供分析和挖掘的特征的过程。

基于大数据的商品推荐系统设计随着互联网的发展，电子商务逐渐成为人们购物的主要方式之一。

而商品推荐系统也在这个背景下应运而生，它通过大数据的分析和挖掘，能准确地为用户推荐他们感兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和商家的销售额。

本文将探讨基于大数据的商品推荐系统的设计。

一、数据搜集与处理一个成功的商品推荐系统需要可靠的数据支撑。

因此，建立一个完善的数据搜集和处理系统是必不可少的。

数据搜集分为离线和在线两种方式。

离线数据搜集可以通过爬虫技术获取网上商家的商品信息，或者从互联网上获取用户的公开信息，例如社交网络上的用户行为等。

在线数据搜集则是在用户的访问过程中动态地收集用户的行为数据，例如点击、浏览、购买等。

获取到数据后，必须对数据进行处理，以提高系统的性能和准确度。

数据处理可以通过清洗、预处理、特征提取等手段实现。

清洗数据是指去除数据集中的重复数据、空值、异常数据等。

预处理则包括对数据标准化、归一化处理等，以降低不同属性之间的差异。

特征提取的目的是从数据中提取有用的信息和特征，使其更适合于机器学习模型的学习和预测。

二、算法选择与模型建立机器学习算法在商品推荐系统中扮演着重要角色。

根据数据来源和推荐方式的不同，可以选择适合的算法和模型。

常用的算法包括协同过滤、内容过滤、混合推荐等。

其中，协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，基于用户的历史行为数据找到具有相似兴趣的用户群体，利用这些用户对商品的评分和历史行为数据进行预测，从而推荐商品。

内容过滤算法则是基于商品本身的属性信息，例如价格、品牌、类型等，选出用户喜欢的商品进行推荐。

混合推荐则是将不同的推荐算法组合在一起使用，从而提高推荐准确度和多样性。

在算法选择后，需要建立推荐模型。

模型的建立一般分为训练和测试两个阶段。

训练阶段是指根据历史数据对模型进行参数的调整和优化，以提高模型的准确度。

测试阶段则是验证模型的性能和推荐准确率。

三、推荐排序和评估推荐排序是指将推荐结果按一定的规则进行排序，以展示给用户最符合其兴趣的商品。

基于深度学习与知识图谱的商品推荐系统设计一、引言商品推荐系统在电子商务领域中担当着重要的角色，帮助用户快速找到感兴趣的商品。

随着深度学习和知识图谱的发展，基于这两个技术的商品推荐系统越来越受到关注。

在本文中，我们将探讨基于深度学习与知识图谱的商品推荐系统设计，并介绍如何将这两个技术相结合以提高推荐的准确性和个性化。

二、深度学习在商品推荐系统中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它能够自动学习特征表示并提取高层次的抽象表达。

在商品推荐系统中，深度学习可以用于分析用户的历史行为和商品属性，从而准确刻画用户的兴趣和推荐合适的商品。

1. 数据预处理推荐系统的数据通常包括用户信息、商品信息和用户购买历史等。

在深度学习中，数据需要经过预处理以适应神经网络的输入。

常见的预处理方法包括归一化、标准化和编码等。

通过合理的数据预处理，可以提高深度学习模型的训练效果和推荐准确性。

2. 用户兴趣建模深度学习可以通过构建用户兴趣建模来准确预测用户的行为和喜好。

通过对用户历史行为进行编码和建模，深度学习可以学习用户的隐含兴趣和喜好。

例如，可以使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来对用户的购买序列进行建模，以提高推荐的精确度。

3. 商品特征提取深度学习可以通过学习商品的特征表示来捕捉商品之间的相似性和关联性。

通过将商品信息输入深度学习模型，可以自动提取商品的高级特征表示，从而实现商品之间的推荐和相似度计算。

例如，可以使用自编码器（Autoencoder）或生成对抗网络（GAN）来实现商品特征的提取和生成。

三、知识图谱在商品推荐系统中的应用知识图谱是一种用于表示和存储结构化知识的图形数据库。

在商品推荐系统中，知识图谱可以用于表示商品的属性和关系，以帮助推荐系统理解商品之间的联系和语义。

1. 商品属性建模知识图谱可以将商品的属性和特征表示为实体和关系，构建起商品属性的图谱。

通过商品属性图谱，可以将商品的各种属性进行建模，并将其与用户的兴趣进行匹配，以实现个性化的商品推荐。

南京邮电大学毕业设计（论文）题目基于内容的电子图书推荐系统专业计算机科学与技术学生姓名王欣源班级学号B********指导教师许棣华指导单位计算机学院、软件学院日期：2014 年03月10 日至2014 年06 月10 日毕业设计（论文）原创性声明本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。

除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。

论文作者签名：日期：年月日摘要随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代步入了信息过载的时代。

面对信息过载，推荐系统应运而生。

本文是实现基于内容的电子图书推荐系统，帮助人们快速找到自己需要的图书。

本文首先阐述了推荐系统产生的背景，并分析比较了几种推荐系统算法，重点阐述了基于内容的推荐算法的优缺点。

然后对本系统的功能进行了模块划分，分为管理员实现的功能模块、用户实现功能模块和系统向用户推荐图书模块。

推荐图书模块采用基于内容的推荐算法，它使用关键词代表图书的内容特征向量，根据用户对图书的操作行为计算出用户的配置文件，并通过采用Jaccard算法计算出与用户配置文件相似性较大的图书推荐给用户。

最后通过采用Myeclipse8.5开发平台和MySql数据库，编码实现了本系统。

关键词：基于内容；信息过载；推荐系统；电子商务；电子图书推荐ABSTRACTWith the development of information technology and the Internet, people gradually fall from a lack of information era into the era of information overload. Facing the problem of information overload, recommender system came into being.We realized a contents-based electronic book recommender system,helping people quickly find the book that they need.Firstly,the background of the recommender system is described in this paper .Meanwhile we analysis several recommendation algorithms and focus on the advantages and the disadvantages of the content-based recommendation algorithm in this paper.Then according to the functions , this system is divided into three parts,such as the user’s function module, the administrator’s function module and the recommendation module. Content-based recommendation algorithm is adopted in the recommendation module, which uses the key words to represent the feature vector of the books content, and form the user’s profiles based on the users operate behavior on books. The similarity between the books and the user’s profile is calculated by Jaccard algorithm. After that,the most similar books are recommender to the user. Finally, this system is implemented on the platform of Myeclipse8.5.Key words：content-based；information overload；recommender system；electronic business；e-book recommendation目录第一章绪论.......................................................................................... - 1 -1.1课题产生的背景及意义 ................................................................................ - 1 -1.2推荐系统研究现状 ........................................................................................ - 1 -1.3推荐系统研究内容及论文组织结构 ............................................................ - 3 - 第二章相关理论技术及工具.............................................................. - 5 -2.1推荐系统算法及比较 .................................................................................... - 5 -2.2基于内容的推荐算法 .................................................................................... - 7 -2.3实现使用的环境工具及技术 ...................................................................... - 10 -2.4本章小结 ....................................................................................................... - 11 - 第三章系统设计................................................................................ - 12 -3.1系统概述 ...................................................................................................... - 12 -3.1.1系统目标设计 .................................................................................... - 12 -3.1.2系统设计思想 .................................................................................... - 12 -3.1.3系统总体设计图 ................................................................................ - 13 -3.2需求分析 ...................................................................................................... - 13 -3.2.1系统总体功能图 ................................................................................ - 13 -3.2.2用例图 ................................................................................................ - 14 -3.3数据库设计 .................................................................................................. - 15 -3.3.1数据库需求分析 ................................................................................ - 15 -3.3.2数据库逻辑设计 ................................................................................ - 15 -3.3.3 E-R图................................................................................................. - 16 -3.4本章小结 ...................................................................................................... - 18 - 第四章详细设计.................................................................................. - 19 -4.1数据库和JA V A Web的连接 ....................................................................... - 19 -4.2实现登录功能 .............................................................................................. - 20 -4.3管理员实现对电子图书的编辑 .................................................................. - 22 -4.4管理员实现对用户信息操作 ...................................................................... - 25 -4.5用户实现查询图书 ...................................................................................... - 26 -4.6用户对图书的操作 ...................................................................................... - 27 -4.7系统对用户推荐图书 .................................................................................. - 28 -4.8本章小结 ...................................................................................................... - 32 - 第五章总结和展望............................................................................ - 33 -5.1系统的测试 .................................................................................................. - 33 -5.1.1测试目的 ............................................................................................ - 33 -5.1.2测试方法 ............................................................................................ - 33 -5.1.3 测试实例 ........................................................................................... - 33 -5.2对系统改进的思考 ...................................................................................... - 40 -结束语.................................................................................................... - 42 - 致谢.................................................................................................... - 43 - 参考文献................................................................................................ - 44 -第一章绪论1.1课题产生的背景及意义一．课题产生的背景近年来，随着信息技术和网络的快速发展与崛起，互联网已逐渐成为人们搜集和提供信息的常用渠道，并逐步渗透到各个领域包括传统的流通领域。

《基于JAVA的商品推荐系统的开发研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，电子商务平台日益繁荣，商品推荐系统作为提升用户体验和销售业绩的重要工具，受到了广泛关注。

本文将重点研究基于JAVA的商品推荐系统的开发，探讨其系统架构、功能模块、推荐算法以及相关技术实现。

二、系统架构基于JAVA的商品推荐系统采用分布式架构，主要包括数据层、业务逻辑层和用户界面层。

数据层负责存储和管理用户行为数据、商品信息等数据资源；业务逻辑层负责处理用户请求，实现推荐算法等功能；用户界面层则为用户提供友好的操作界面。

三、功能模块1. 数据采集模块：负责从电商平台、社交媒体等渠道采集商品信息和用户行为数据。

2. 数据预处理模块：对采集的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，以便后续分析。

3. 用户行为分析模块：通过分析用户浏览、购买等行为，提取用户兴趣特征。

4. 推荐算法模块：采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，实现商品推荐。

5. 结果展示模块：将推荐结果以列表、图表等形式展示给用户。

四、推荐算法1. 协同过滤算法：通过分析用户的历史行为和偏好，找出相似的用户或商品，进而进行推荐。

该算法主要包括基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。

2. 内容过滤算法：根据商品的属性和特征，以及用户的兴趣偏好，进行商品推荐。

该算法需要建立商品特征库和用户兴趣模型。

3. 深度学习算法：利用神经网络等深度学习技术，对用户行为数据进行学习和分析，从而实现对商品的精准推荐。

该算法能够处理复杂非线性关系，提高推荐准确率。

五、技术实现1. 数据库技术：采用关系型数据库（如MySQL、Oracle）存储用户行为数据和商品信息，以提高数据存储和查询效率。

2. JAVA编程语言：以JAVA为主要开发语言，实现系统各功能模块。

3. 数据挖掘和机器学习库：如Apache Mahout、Weka等，用于实现协同过滤、内容过滤和深度学习等算法。

4. 前端技术：采用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术，实现用户界面的设计和交互。

信19与电10China Computer&Communication 较件看茨与惑用2020年第22期基于Python个性化礼物推荐系统的设计与实现王艳蒋凌迪(金陵科技学院软件工程学院，江苏南京211100)摘要：人们在社会交往中不可避免需要赠送礼物，选择一份合适的礼物显得尤为重要。

为了帮助人们更方便地选择合适的礼物，本文开发了一款基于Python语言整合了京东、淘宝、亚马逊等购物平台礼品信息的个性化礼物推荐系统.实践表明，该系统整合了多个购物平台的礼晶信息，并提供个性化智能推荐，为用户购买礼物提供了更多的方便和选择.关键词：Python;Selenium;网络爬虫；礼品；智能推荐中图分类号：TP391.3文献标识码：A文章编号：1003-9767(2020)22-097-03The Design and Implementation of Personalized Gift Recommendation SystemBased on Python LanguageWANG Yan,JIANG Lingdi(School of Software Engineering,Jinling Inst让ute of Technology,Nanjing Jiansu211100,China) Abstract：People inevitably need to give gifts in social communication,so it is very important to choose a suitable gift.In order to help people choose the right gift more conveniently,this paper develops a personalized gift recommendation system based on Python language,which integrates gift information of Jingdong,Taobao,Amazon and other shopping platforms.Practice shows that the system integrates the gift information of multiple shopping platforms,and provides personalized intelligent recommendation,which provides more convenience and choice for users to buy gifts.Keywords：Python;Selenium;WebCrawler;gift;intelligent recommendation0引言大购物平台的礼物信息并整合到该个性化推荐系统中。