随着当今网络的发展，时代的进步，各行各业也在发生着变化，于是网络已经逐步进入人们的生活，给我们生活或者工作提供了新的方向新的可能。  

本毕业设计的内容是设计实现一个基于 Django框架的智能推荐算法。它是以 Python语言，MYSQL为数据库开发平台，Tomcat网络信息服务作为应用服务器。智能推荐算法的功能已基本实现，主要包括用户、商品分类、购物商品、订单等。本项目软件架构选择B/S模式,总体功能模块运用自顶向下的分层思想。再然后就是实现系统并进行代码编写实现功能。论文的最后章节总结一下自己完成本论文和开发本项目的心得和总结，基本上实现了整个智能推荐算法信息管理的过程。

智能推荐算法采用了结构化开发的方法。这种开发方法的优点是控制性比较强，开发过程中采用了结构化和模块化的设计思想，自顶向下，从总体到部分，合理划分系统的结构和模块。结构化开发时使用模块式开发，各模块之间互不影响，方便系统的开发与管理。 

本系统的设计是基于 B/S架构的三层体系结构，也就是浏览器和服务器结构。计算机技术发展的速度非常快，以前的设计结构都以C/S的模式为主，也就是前台和后台模式。但随着网页技术的发展，越来越多的用户习惯于使用浏览器。现在的网页技术可以在浏览器中实现非常漂亮的效果，以前的单一低调的用户端页面已经无法满足用户的需求。在B/S这种结构下，技术人员可以很轻松的设计出用户所需要的工作界面，页面代码通过浏览器进行解析展示，在浏览器中不做过多的事务逻辑的处理。主要的事务逻辑放在服务端进行处理。这样用户的电脑就不会承载过多的东西，只需要浏览器展示即可。对于开发人员也很方便进行系统的维护和升级。开发人员只需要在服务端进行系统的维护就可以了。使用Python这样的跨平台性非常好的语言，这样的开发模式更加的方便，高效。本系统合理的进行了模块划分和组合，因此由于各个模块之间基本上是相互独立的，所以每个模块都可以独立的被解释、执行、调试和修改，让繁琐的系统设计工作简单化。

这些功能可以充分满足智能推荐算法的需求。此系统功能较为全面如下图系统功能结构如图4-1所示。

图4-1系统功能结构图

订单管理，在订单管理页面可以对订单编号、商品名称、商品图片、购买数量、价格/积分、折扣价格、总价格/总积分、折扣总价格、支付类型、状态、地址、电话、收货人、商品类型、下单时间等内容，进行详情、发货等操作，如图5-18所示。

图5-18订单管理界面图