基于Python+Flask的图书推荐系统源码及完整部署教程

资源摘要信息:"基于Python+Flask的协同过滤-文本相似度的图书推荐系统-毕业设计源码+使用文档（高分优秀项目）" 知识点详细说明： 1. 系统开发语言与框架 - 该图书推荐系统主要采用Python语言进行开发，Python以其简洁明了的语法和强大的社区支持，成为数据科学、人工智能以及网络应用开发的热门选择。 - Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它使用WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，提供了易于使用的RESTful请求分发、模板渲染、数据库集成等Web开发功能。 - Vue.js作为前端开发框架，提供了一个简单、灵活、高效的JavaScript库，用于构建用户界面，能够与后端的Flask框架无缝集成，提供良好的用户体验。 2. 推荐系统核心技术 - 协同过滤：协同过滤是推荐系统中常用的技术之一，它基于用户或物品之间的相似性进行推荐。系统会收集用户的行为数据（如评分、浏览历史等），通过分析不同用户或物品之间的相似度，从而对用户进行推荐。基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤是两种常见的实现方式。 - 文本相似度计算：在推荐系统中，文本相似度的计算通常用于分析物品（如图书）的内容特征，通过计算文本之间的相似度，辅助协同过滤方法进行更精确的推荐。常见的文本相似度算法有TF-IDF、余弦相似度、Jaccard相似度等。 3. 系统开发环境与运行测试 - 开发环境：推荐系统采用Windows 10/11操作系统进行开发和测试，确保了开发者的普遍使用环境与项目的兼容性。 - 严格调试：系统经过严格的测试和调试，确保了源码的稳定性和可用性，为部署提供了可靠基础。 - 部署教程：项目附带完整的部署教程，用户可以按照指南轻松部署系统，无需额外的开发经验。 4. 适用场景与目标用户 - 毕业设计：项目适合作为大学毕业生的毕业设计项目，可提供给学生作为参考和学习之用，帮助他们在完成学校任务的同时，掌握实际开发中的技术细节。 - 课程设计：除了毕业设计，该系统也可作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的课程设计项目，增加学生的实践能力。 5. 文件名称解析 - ***.zip：此为该图书推荐系统的压缩包文件名，包含项目的源码和文档，格式表明其可能是一个自动化编号或生成的文件名。 - recomend_system-master：文件名表明这是一个名为“recomend_system”的项目，后缀“-master”表明这是一个主分支版本，通常意味着项目的主要功能已完成，并经过了测试和验证。 综上所述，该图书推荐系统是一个功能完备、文档齐全的毕业设计项目，它不仅涉及到了当前推荐系统领域中的核心技术，如协同过滤与文本相似度计算，还涵盖了开发、测试和部署的完整过程，非常适合想要深入了解推荐系统设计与实现的开发者使用。