随着电子商务的普及和用户对个性化服务的需求日益增长，个性化推荐系统在日用品销售领域展现出巨大的应用潜力。本系统采用Python Flask框架作为后端开发工具，设计并实现了一个针对日用品的个性化推荐系统。该系统综合利用用户行为数据、购买历史以及产品属性，通过协同过滤和内容过滤等算法，为用户提供精准的产品推荐。
系统设计分为前端与后端两部分。前端采用HTML、CSS及JavaScript实现用户界面，确保操作便捷和良好的用户体验。后端基于Flask框架搭建，负责数据处理、推荐算法实现及系统服务管理。数据库部分选用轻量级的SQLite，存储用户信息、产品详情及交互记录。推荐算法模块整合了基于用户的协同过滤和基于产品内容的过滤方法，确保推荐的多样性和准确性。
在系统实现过程中，重点解决了用户画像构建、实时推荐生成以及系统性能优化等关键问题。通过收集用户的浏览、点击和购买数据，系统构建动态用户画像，并利用机器学习模型不断优化推荐结果。系统还提供了管理员功能，便于管理产品信息和监控推荐效果。
本系统的开发不仅适用于计算机毕业设计，还可作为实际应用场景的初步解决方案。其开题部分涵盖了研究背景、目标、技术选型及可行性分析，而论文部分则详细阐述了系统架构、算法原理、实现细节及测试结果。通过本系统，用户可以更高效地发现符合个人需求的日用品，提升购物体验，同时为商家提供精准营销工具，实现双赢。
