基于Web模式的推技术框架研究与应用的中期报告本次中期报告旨在介绍基于Web模式的推技术框架研究与应用的研究进展和实验结果，该项目旨在构建一个具有Web应用程序、数据处理和推荐算法的完整技术框架，可为用户提供个性化的推荐服务。本项目提供了一种基于用户历史行为和社交网络的推荐算法。我们采用时间衰减模型来处理用户历史行为，用社交网络关系来衡量用户与物品之间的关系。我们的算法可以对新用户和新物品进行推荐，同时可以保证个性化度和效果。实验结果表明，我们的算法在精度和召回率方面都具有不错的效果。另外，我们实现了一个Web应用程序，提供用户登录注册、浏览商品、查看推荐热门物品、查看个性化推荐等功能。我们将程序部署在AmazonWebServices上，并使用Flask框架和MySql数据库进行开发。我们的应用程序与推荐算法结合紧密，能够实时更新和推荐最新的商品。在未来的工作中，我们将继续完善推荐算法，提高推荐质量和效率；同时，优化Web应用程序的性能和用户体验，增加新的功能和服务，拓展应用范围。