基于web使用挖掘的个性化网站网页的中期报告背景个性化推荐已成为当前互联网发展的重点之一。从最早的猜你喜欢到今天的个性化推荐系统，其应用范围越来越广泛，包括音乐、电影、新闻、购物等领域。实现个性化推荐，需要从用户行为数据中挖掘用户的偏好和行为模式，并根据这些信息进行推荐。本项目旨在构建一个个性化推荐的网站，以满足用户的个性化需求。任务本次中期报告的任务是完成网站的基础功能，包括用户注册、登录、商品展示以及个性化推荐等。具体实现步骤如下：1.使用Python的Scrapy框架，爬取网站上的商品信息，并存储到数据库中。2.实现用户注册和登录功能，为每个用户分配一个唯一的ID。3.实现商品展示功能，根据用户的浏览历史和购买历史推荐相应的商品。4.通过协同过滤算法和基于内容的推荐算法实现个性化推荐。进展目前已经完成了网站的基础功能，并实现了基于协同过滤算法的个性化推荐功能。接下来将优化推荐算法，提高推荐的准确性和覆盖率，并尝试其他推荐算法的实现。未来计划1.实现基于内容的推荐算法，并与协同过滤算法进行对比分析。2.尝试使用深度学习算法，如神经网络，对用户行为进行建模，并进行预测和推荐。3.引入用户对推荐结果的反馈，不断优化推荐算法和体验。4.实现网站的可视化界面，提高用户的使用体验。