隨著電子商務的普及和用戶對個性化服務的需求日益增長，個性化推薦系統(tǒng)在日用品銷售領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。本系統(tǒng)采用Python Flask框架作為后端開發(fā)工具，設(shè)計并實現(xiàn)了一個針對日用品的個性化推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合利用用戶行為數(shù)據(jù)、購買歷史以及產(chǎn)品屬性，通過協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾等算法，為用戶提供精準的產(chǎn)品推薦。

系統(tǒng)設(shè)計分為前端與后端兩部分。前端采用HTML、CSS及JavaScript實現(xiàn)用戶界面，確保操作便捷和良好的用戶體驗。后端基于Flask框架搭建，負責數(shù)據(jù)處理、推薦算法實現(xiàn)及系統(tǒng)服務管理。數(shù)據(jù)庫部分選用輕量級的SQLite，存儲用戶信息、產(chǎn)品詳情及交互記錄。推薦算法模塊整合了基于用戶的協(xié)同過濾和基于產(chǎn)品內(nèi)容的過濾方法，確保推薦的多樣性和準確性。

在系統(tǒng)實現(xiàn)過程中，重點解決了用戶畫像構(gòu)建、實時推薦生成以及系統(tǒng)性能優(yōu)化等關(guān)鍵問題。通過收集用戶的瀏覽、點擊和購買數(shù)據(jù)，系統(tǒng)構(gòu)建動態(tài)用戶畫像，并利用機器學習模型不斷優(yōu)化推薦結(jié)果。系統(tǒng)還提供了管理員功能，便于管理產(chǎn)品信息和監(jiān)控推薦效果。

本系統(tǒng)的開發(fā)不僅適用于計算機畢業(yè)設(shè)計，還可作為實際應用場景的初步解決方案。其開題部分涵蓋了研究背景、目標、技術(shù)選型及可行性分析，而論文部分則詳細闡述了系統(tǒng)架構(gòu)、算法原理、實現(xiàn)細節(jié)及測試結(jié)果。通過本系統(tǒng)，用戶可以更高效地發(fā)現(xiàn)符合個人需求的日用品，提升購物體驗，同時為商家提供精準營銷工具，實現(xiàn)雙贏。