推荐系统可以根据用户的兴趣、特点、需求等，为用户提供信息服务。与一般的搜索引擎不同的是，推荐系统是通过研究用户自身的兴趣偏好来进行个性化的推荐。一个好的推荐系统，能自动挖掘用户的兴趣点，引导用户发现自己的信息需求，同时，通过为用户提供个性化的推荐服务从而与用户建立联系，使得用户对推荐系统产生依赖。商品推荐是根据当前热门的商品，研究用户的一些个性化数据，为用户提供个性化的商品推荐服务，以增加用户黏度，从而提高商品网站流量。

 

本课题研究的商品推荐系统对商品提供商而言，商品推荐系统的推荐效率对公司的经济效益会产生直接的影响，甚至会影响到公司的发展。随着商品行业的飞速发展，每年的商品数量都在剧增，这对商品推荐提出了更高的要求，而本系统具有个性化的推荐功能具有一定的商业价值。

随着网络商品的增加，从海量数据选择商品需要很多时间，根据用户与商品的已有信息完成对用户的商品推荐，为用户选择可能喜欢的商品。该系统的关键在于设计一种合适的算法，能够从大量数据中选择用户可能喜欢的商品，提供给用户。

 

推荐领域比较成熟的算法有基于内容的推荐算法、协同过滤算法、基于规则的推荐算法、基于效用的推荐算法、基于知识的推荐算法等。本系统采用基于用户的协同过滤算法实现商品推荐服务。基于用户的协调过滤算法的主要步骤如下：

(1)寻找与目标用户兴趣相似的用户集合；

(2)找到这个集合中的用户所喜欢的，然后把目标用户没有接触过的物品推荐给目标用户。

该算法的核心就是计算两个用户之间的兴趣相似度，给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u感兴趣的物品集合，N(v)表示用户v感兴趣的物品集合，通过余弦相似度公式计算出两两用户之间的相似度，进行比较，最终筛选出与目标用户相似度最高的用户集合。余弦相似度公式为：

商品推荐系统运用Python技术和MySQL数据库技术，进行系统的实现，包括系统的界面的实现，业务逻辑流程的实现以及数据库的实现等。

 

 

《基于python的协同过滤商品推荐系统设计与实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等

软件开发环境及开发工具：

开发语言：python

使用框架：Django

前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3

开发工具：pycharm、Visual Studio Code、HbuildX

数据库：MySQL 5.7.26（版本号）

数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog