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基于Python的个性化书籍推荐管理系统【2026最新】

news 2025/9/15 16:43:52

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码

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系统展示

【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的个性化书籍推荐管理系统

开发语言：Python语言
数据库：MySQL数据库
技术：Django、Vue、ELementUI
工具：Pycharm、Navicat

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摘要

基于Python + Django + Vue + MySQL的个性化书籍推荐管理系统，融合前后端分离技术构建高效、交互性强的应用。系统通过Django提供稳定的后端服务，利用其强大的ORM框架与MySQL数据库实现用户信息、书籍数据及推荐记录的高效存储与管理；Vue框架构建动态前端界面，提升用户体验与操作流畅性。该系统结合用户历史阅读行为、偏好标签等数据，设计个性化推荐算法，为用户提供精准的书籍推荐服务，同时支持书籍检索、收藏、评价等基础功能，满足用户多元化阅读需求。系统采用模块化设计，具备良好的扩展性与维护性，为图书管理领域提供了一种智能化、个性化的解决方案，助力提升用户阅读满意度与平台服务效率。

研究意义

在数字化阅读日益普及的今天，用户面临海量书籍选择难题，传统推荐方式难以满足个性化需求。本研究通过构建基于Python + Django + Vue + MySQL的个性化书籍推荐管理系统，旨在解决信息过载问题，提升用户阅读体验。系统利用用户行为数据分析与偏好建模，实现精准书籍推荐，帮助用户快速发现感兴趣的内容，提高阅读效率与满意度。同时，系统为图书管理平台提供智能化运营工具，通过数据分析优化书籍采购与推荐策略，降低运营成本，提升平台竞争力。此外，本研究探索了前后端分离架构在图书管理领域的应用，为类似系统开发提供技术参考与实践经验，推动图书管理向智能化、个性化方向发展，满足用户日益增长的多元化阅读需求。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于Python + Django + Vue + MySQL的个性化书籍推荐管理系统，通过整合用户行为数据与书籍信息，构建个性化推荐模型，为用户提供精准、高效的书籍推荐服务。系统旨在解决传统图书管理系统中推荐功能单一、用户体验不足的问题，提升用户阅读满意度与平台服务水平。通过本研究，期望探索前后端分离架构在图书管理领域的应用潜力，验证个性化推荐算法的有效性，为图书管理平台提供智能化、个性化的解决方案，推动图书管理行业的数字化转型与创新发展。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 Django框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

from django.db import modelsclass User(models.Model):username = models.CharField(max_length=100)email = models.EmailField()class Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=200)author = models.CharField(max_length=100)tags = models.ManyToManyField('Tag')class Tag(models.Model):name = models.CharField(max_length=50)class UserBookInteraction(models.Model):user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)book = models.ForeignKey(Book, on_delete=models.CASCADE)interaction_type = models.CharField(max_length=50)

总结

本研究成功设计并实现了基于Python + Django + Vue + MySQL的个性化书籍推荐管理系统，该系统通过整合用户行为数据与书籍信息，实现了精准、个性化的书籍推荐功能，有效提升了用户阅读体验与平台服务效率。系统采用前后端分离架构，提高了开发效率与系统可维护性，为图书管理领域提供了智能化、个性化的解决方案。通过本研究，验证了个性化推荐算法在图书管理中的应用价值，为类似系统开发提供了技术参考与实践经验。未来，可进一步优化推荐算法，提升系统性能与用户体验，推动图书管理行业的持续创新与发展。