阅读提示
建议先通读一遍，再回看题目、开头、过渡和结尾，更容易提炼出可借鉴的写作框架。
选题背景
现在网上买东西的人越来越多，但东西也多得看花眼。很多购物网站都有“猜你喜欢”这种推荐功能，能帮用户更快找到可能感兴趣的商品。这个功能背后的技术就是个性化推荐系统，它通过分析用户的历史行为（比如浏览、收藏、下单）和物品信息，算出用户可能喜欢什么。我的毕业设计就打算自己动手做一个这样的推荐系统原型，把它做成一个能实际运行的网页应用。
设计目标
1. 能让用户注册登录，记录行为数据。
2. 能爬取或录入一批商品信息，建立数据库。
3. 实现两到三种核心推荐算法（比如协同过滤、基于内容的推荐），并在后台跑通。
4. 做出一个简单网页，首页能给登录用户展示个性化的推荐商品列表。
5. 用户能点击商品查看详情，这些点击行为会被记录并用于后续的推荐更新。
技术选型
系统模块
1. 用户模块：注册、登录、个人中心。
2. 商品模块：商品列表、详情页、分类搜索。
3. 数据收集模块：默默记录用户在页面的点击、浏览时长。
4. 推荐算法模块：这是核心。准备先实现一个“基于用户的协同过滤”，简单说就是找到和你喜好相似的用户，把他们喜欢而你还没看过的商品推荐给你。再实现一个“基于物品的协同过滤”，给你推荐和你过去喜欢的物品相似的商品。最后用“加权混合”的方式把几个算法的结果综合一下。
5. 推荐展示模块：在网站首页留出一个“为你推荐”区域，按推荐分数从高到低显示商品。
实现步骤（时间计划）
1. 第一到二周：搭环境，建数据库表。
2. 第三到五周：完成后端主要接口（用户、商品管理）。
3. 第六到八周：用Python写完算法，并进行初步测试，调整参数。
4. 第九到十周：完成前端页面，对接后端接口。
5. 第十一至十二周：整个系统联调测试，修bug，优化页面加载速度。
6. 第十三周：写毕业设计论文，准备答辩材料。
预期成果
最后能得到一个可以运行的网站。用户小王注册后，浏览了几款篮球鞋，系统下次就会在首页给他推荐更多运动鞋类商品。这个设计把学的Java开发、数据库、机器学习这些课串起来了，有实际动手的意义。