基于Python+Django的个性化阅读推荐系统设计与实现功能结构图如下：
课题背景
在信息爆炸的时代，人们面对海量的图书和阅读资料，往往难以找到真正符合自己兴趣和需求的内容。传统的图书管理系统和阅读平台缺乏个性化推荐功能，无法有效满足用户的多样化阅读需求。随着人工智能和大数据技术的发展，开发一个基于Python+Django的个性化阅读推荐系统，能够为用户提供精准的图书推荐服务，提升阅读体验。
目的
本毕业设计旨在设计并实现一个基于Python+Django的个性化阅读推荐系统，整合丰富的图书资源，通过智能算法分析用户的阅读行为和偏好，为用户提供个性化图书推荐，帮助用户快速发现优质读物，同时为图书馆或出版机构提供读者需求分析和决策支持。
意义
1. 提升用户体验：通过个性化推荐，帮助用户在海量图书中快速找到感兴趣的内容，节省时间和精力。
2. 促进知识传播：精准匹配读者与图书，提高图书流通率，推动知识的广泛传播。
3. 辅助决策支持：为图书馆采购、出版机构选题提供数据依据，优化资源配置。
4. 培养阅读习惯：持续推荐优质内容，激发用户阅读兴趣，培养良好阅读习惯。
技术路线
1. 后端开发：采用Python+Django框架搭建系统后端，负责业务逻辑处理和数据管理。使用SQLite或MySQL作为数据库，存储图书信息、用户数据、阅读记录等。
2. 前端开发：结合HTML、CSS、JavaScript构建用户界面，使用Bootstrap或Django模板引擎实现响应式布局，确保在不同设备上良好展示。
3. 推荐算法：核心部分采用协同过滤、内容Based等推荐算法，综合分析用户行为和图书特征，生成个性化推荐列表。
4. 用户认证与授权：基于Django自带的认证系统，实现用户注册、登录、权限管理等功能，保障数据安全和隐私。
主要功能介绍
1. 用户功能：
注册/登录：用户通过邮箱或手机号注册账号，登录后享受个性化服务。
图书浏览与搜索：查看各类图书的详细信息，通过关键词搜索感兴趣的图书。
个性化推荐：系统根据用户的阅读历史和偏好，自动推荐可能喜欢的图书。
阅读记录管理：查看和管理自己的阅读历史，添加书籍到收藏夹。
评论与分享：对阅读过的图书发表评论，与他人交流心得，并分享到社交平台。
2. 管理员功能：
图书信息管理：添加、编辑、删除图书信息，包括图书名称、作者、简介、封面图片等。
用户管理：查看和管理用户信息，处理违规账号。
推荐算法配置：调整推荐算法的参数和策略，优化推荐效果。
数据分析与报表：生成用户阅读行为分析报告，为决策提供支持。
总结
本基于Python+Django的个性化阅读推荐系统设计与实现，致力于打造一个智能、便捷、个性化的数字阅读平台。通过合理的技术选型和功能规划，满足了用户和管理员的核心需求，提升了阅读体验和知识获取效率。在开发过程中，遵循了规范的软件开发流程，确保了系统的稳定性与可维护性，为后续的拓展与优化奠定了坚实的基础。
项目完整功能以演示视频为准
