隨著電子商務的普及和用戶對個性化服務的需求日益增長，個性化推薦系統在日用品銷售領域展現出巨大的應用潛力。本系統采用Python Flask框架作為后端開發工具，設計并實現了一個針對日用品的個性化推薦系統。該系統綜合利用用戶行為數據、購買歷史以及產品屬性，通過協同過濾和內容過濾等算法，為用戶提供精準的產品推薦。

系統設計分為前端與后端兩部分。前端采用HTML、CSS及JavaScript實現用戶界面，確保操作便捷和良好的用戶體驗。后端基于Flask框架搭建，負責數據處理、推薦算法實現及系統服務管理。數據庫部分選用輕量級的SQLite，存儲用戶信息、產品詳情及交互記錄。推薦算法模塊整合了基于用戶的協同過濾和基于產品內容的過濾方法，確保推薦的多樣性和準確性。

在系統實現過程中，重點解決了用戶畫像構建、實時推薦生成以及系統性能優化等關鍵問題。通過收集用戶的瀏覽、點擊和購買數據，系統構建動態用戶畫像，并利用機器學習模型不斷優化推薦結果。系統還提供了管理員功能，便于管理產品信息和監控推薦效果。

本系統的開發不僅適用于計算機畢業設計，還可作為實際應用場景的初步解決方案。其開題部分涵蓋了研究背景、目標、技術選型及可行性分析，而論文部分則詳細闡述了系統架構、算法原理、實現細節及測試結果。通過本系統，用戶可以更高效地發現符合個人需求的日用品，提升購物體驗，同時為商家提供精準營銷工具，實現雙贏。