本文目录导读：
背景介绍
随着互联网技术的飞速发展，数据挖掘在各个领域得到了广泛应用，数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，而推荐系统作为一种典型的数据挖掘应用，在电子商务、社交媒体、在线教育等领域发挥着重要作用，本课程设计旨在通过构建一个基于Python的推荐系统爬虫，实现个性化推荐功能，提高用户体验。
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技术选型
1、爬虫技术：采用Python的requests库进行网页请求，使用BeautifulSoup库解析HTML文档。
2、数据存储：使用MySQL数据库存储爬取到的数据，便于后续数据处理和分析。
3、推荐算法：采用基于内容的推荐算法，根据用户兴趣和物品特征进行推荐。
4、机器学习库：使用scikit-learn库实现推荐算法中的相似度计算和推荐结果生成。
设计思路
1、爬虫模块：针对目标网站，编写爬虫程序，抓取网页内容，包括商品信息、用户评论等。
2、数据处理模块：对爬取到的数据进行清洗、去重、特征提取等操作，为推荐算法提供数据基础。
3、推荐算法模块：实现基于内容的推荐算法，计算用户与物品的相似度，生成推荐结果。
4、前端展示模块：使用HTML、CSS和JavaScript等技术，实现推荐结果的前端展示。
详细设计
1、爬虫模块
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（1）确定目标网站：根据需求，选择具有丰富商品信息和用户评论的电商网站。
（2）分析网页结构：通过查看网页源代码，了解网页结构，确定需要抓取的数据。
（3）编写爬虫程序：使用requests库发送请求，BeautifulSoup库解析HTML文档，提取所需数据。
（4）数据存储：将爬取到的数据存储到MySQL数据库中，为后续数据处理提供基础。
2、数据处理模块
（1）数据清洗：对爬取到的数据进行去重、去除无效数据等操作。
（2）特征提取：根据需求，提取用户兴趣和物品特征，如商品类别、品牌、价格等。
（3）数据预处理：对数据进行标准化、归一化等操作，提高数据质量。
3、推荐算法模块
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（1）相似度计算：使用scikit-learn库中的相似度计算方法，计算用户与物品的相似度。
（2）推荐结果生成：根据用户兴趣和物品特征，生成个性化推荐结果。
4、前端展示模块
（1）页面布局：使用HTML、CSS和JavaScript等技术，设计推荐结果展示页面。
（2）动态加载：通过Ajax技术，实现推荐结果动态加载，提高用户体验。
本课程设计通过构建基于Python的推荐系统爬虫，实现了个性化推荐功能，在实际应用中，可以根据需求调整推荐算法和前端展示，提高推荐系统的准确性和用户体验，通过本课程设计，学生可以掌握数据挖掘的基本原理和Python编程技能，为今后的学习和工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘课程设计选题
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