本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
系统程序文件列表
开题报告内容
研究背景
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经渗透到人们生活的方方面面，图书商城作为其中的一个重要组成部分，也逐渐成为人们购买图书的主要渠道。然而，传统的图书商城在面对海量图书数据时，往往难以提供精准的推荐服务，导致用户体验不佳。因此，开发一个具有智能推荐功能的图书商城系统显得尤为重要。本研究旨在结合Django后端框架和Vue前端技术，构建一个集用户管理、图书分类、图书信息展示及智能推荐于一体的图书商城推荐系统，以提升用户体验和购买转化率。
研究意义
本研究的意义在于，通过将Django后端框架与Vue前端技术相结合，实现一个功能全面、响应迅速的图书商城推荐系统。该系统不仅能够为用户提供便捷的图书购买渠道，还能通过智能推荐算法，根据用户的浏览历史和购买行为，为用户推荐符合其兴趣的图书，从而提高用户的购物满意度和商城的销售业绩。此外，本研究还将为电子商务领域的智能推荐系统研发提供有益的参考和借鉴。
研究目的
本研究的主要目的是开发一个基于Django和Vue的图书商城推荐系统，实现用户管理、图书分类、图书信息展示及智能推荐等功能。通过该系统，用户可以方便地浏览和购买图书，同时享受到个性化的推荐服务。本研究旨在提升图书商城的用户体验，提高用户粘性和购买转化率，进而为商城带来更大的经济效益。同时，本研究也将探索智能推荐算法在电子商务领域的应用，为相关领域的研发提供实践经验和理论支持。
研究内容
本研究的内容主要围绕图书商城推荐系统的开发与实现展开，具体包括以下几个方面：
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用户管理功能：实现用户注册、登录、个人信息修改及密码重置等功能，确保用户能够便捷地管理自己的账户信息。
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图书分类功能：根据图书的类型、主题或出版社等属性，对图书进行科学合理的分类，以便用户能够快速定位到自己感兴趣的图书类别。
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图书信息展示功能：展示图书的详细信息，包括书名、作者、出版日期、价格、封面图片及内容简介等，为用户提供全面的图书了解渠道。
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智能推荐功能：基于用户的浏览历史、购买行为及评价信息，运用机器学习或深度学习算法，为用户推荐符合其兴趣和需求的图书，提升用户体验和购买转化率。
进度安排：
2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；
2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；
2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；
2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；
2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；
2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。
参考文献：
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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！
系统技术栈：
前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈
后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7
开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本
系统开发流程：
• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。
• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。
• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。
• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。
毕设使用者指南
系统概览
本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。
前端使用指南
1.界面导航
- 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
- 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。
2. 交互操作
- 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
- 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。
后端服务指南
1. API使用
- 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
- 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。
2. 数据管理
- 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
- 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。
程序界面：
