基于 Django 的图书个性化推荐系统设计与实现
图书馆馆藏丰富但检索以关键词为主，读者往往不知道借什么；借阅记录沉淀了大量偏好信息却未被利用。
图书馆馆藏丰富但检索以关键词为主，读者往往不知道借什么；借阅记录沉淀了大量偏好信息却未被利用。
校园周边餐饮选择多但信息零散，学生常因不知道吃什么而反复决策；商家也缺少触达学生的渠道。
购房者需要对比不同区域的房价、户型与挂牌量，但这些数据分散在房产平台，人工整理成本高且难以形成趋势判断。
学生在求职时关心不同城市、学历与技能对应的薪资水平，但招聘平台的筛选结果零散，缺少统一的统计分析。
电影票房受档期、排片、口碑等多因素影响，从业者需要历史数据支撑排片与宣发决策，但公开数据零散。
视频弹幕蕴含观众情绪与关注点，创作者需要快速了解观众反馈，但人工阅读海量弹幕不现实。
空气质量数据按小时发布，公众难以直观理解长期趋势与污染来源，环保部门也需要区域对比分析。
校园与企业的舆情事件往往在短时间内于多个平台发酵，人工监测难以及时发现负面倾向与热点话题。
基金投资者需要对比不同基金的收益、回撤与波动，但平台数据分散，缺少自定义区间的对比工具。
汽车销量与投诉数据是购车决策的重要参考，但分散在多个垂直网站，普通消费者难以横向对比品牌与车型。
电商评论数量庞大，商家难以及时发现差评集中点，人工阅读效率低且主观性强。