个性化书籍推荐管理系统研究的主要内容涵盖多个方面。研究重点在于推荐算法的设计与优化，这包括协同过滤、算法的应用与融合，在提高推荐的精准度和用户满意度。同时，系统还需具备实时更新能力，以捕捉用户兴趣的变化，及时调整推荐策略[5]。此外，研究还涉及用户隐私保护、系统可扩展性、界面友好性等方面的考量，以确保系统的安全、稳定和易用。通过这些研究内容的深入探索，个性化书籍推荐管理系统能够更好地满足用户的个性化需求，提升阅读体验，为图书馆、在线书店等提供智能化的服务支持。随着信息技术的飞速发展和人们对个性化需求的日益增长，个性化书籍推荐管理系统成为了图书馆、在线书店及阅读平台提升用户体验的重要手段。本文旨在探讨一种基于用户行为分析与兴趣挖掘的个性化书籍推荐管理系统设计与实现。目前主流的个性化书籍推荐管理系统服务不仅不明确并且管理盈利较低，针对店铺定制的个性化书籍推荐管理系统更能够体现出其服务特色。
本项目以个性化书籍推荐管理系统为研究背景，采用的框架为Vue和python开发了个性化书籍推荐管理系统。个性化书籍推荐环境具有信息分散、数据结构不统一的特点，难以将大数据调入应用系统中进行数据价值的体现，采用先进的协同过滤推荐，对用户兴趣进行深度挖掘和精准匹配。在推荐策略上，系统结合热门书籍、新书速递及用户个性化需求，实现多维度、全方位的书籍推荐。通过分析个性化书籍推荐管理系统的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境。通过调研，明确了个性化书籍推荐管理系统的需求，最后开发实现了系统并进行了测试。系统不仅有助于提升阅读平台的竞争力，还能为用户提供更加贴心、高效的阅读体验。本个性化书籍推荐管理系统除了需要提供用户所需的基本功能之外，还不能有繁杂的操作方式，这能够给用户带来良好的体验。用户界面不仅需要简单友好关键在布局上需要能够适应大多数用户的使用习惯，能够保证用户在使用软件的流畅度[8]。
目录
摘要 3
Abstract 4
第一章 绪论 5
1.1 研究背景 5
1.2 研究意义 5
1.3 研究内容 6
第二章 开发技术 8
2.1 Python语言 8
2.2 MySQL数据库 8
2.3 Django框架简介 8
2.4 VUE框架 9
2.5协同过滤算法简介 9
第三章 需求分析 1
3.1 可行性分析 1
3.2 功能需求 2
3.3 非功能需求 4
第四章 概要设计 5
4.1 设计目标 5
4.2功能模块设计 5
4.3 功能流程 6
4.4 数据库设计 9
第五章 系统实现 22
5.1 前台用户功能的实现 22
5.2后台管理员功能的实现 25
第六章 系统测试 30
6.1 测试目的 30
6.2 测试方法 30
6.3 测试用例设计 30
结  论 33
参考文献 34
致谢 35