本文设计并实现了一个基于微信小程序的萌宠推荐系统,旨在为用户提供个性化、便捷的宠物选择及养护建议。系统通过收集用户偏好、宠物特征等多维度数据,运用数据挖掘与机器学习算法,构建宠物推荐模型。微信小程序作为平台,不仅降低了用户访问门槛,还通过其丰富的交互功能提升了用户体验。系统实现了宠物信息展示、用户偏好设置、智能推荐、宠物养护知识推送等功能,有效解决了用户在选择宠物及后续养护过程中的信息不对称问题。实验结果表明,该系统能够准确捕捉用户兴趣,提供符合用户需求的宠物推荐,具有较高的实用价值和市场潜力。
关键字:微信小程序;萌宠推荐系统;数据挖掘;机器学习;个性化推荐
AbstractThis paper designs and implements a cute pet recommendation system based on WeChat Mini Program, aiming to provide users with personalized and convenient pet selection and care advice. The system collects multi-dimensional data such as user preferences and pet characteristics, and utilizes data mining and machine learning algorithms to build a pet recommendation model. As a platform, WeChat Mini Program not only lowers the access threshold for users but also enhances user experience through its rich interactive functions. The system realizes functions such as pet information display, user preference setting, intelligent recommendation, and pet care knowledge push, effectively solving the problem of information asymmetry in the process of pet selection and subsequent care. Experimental results show that the system can accurately capture user interests and provide pet recommendations that meet user needs, demonstrating high practical value and market potential.
Keywords: WeChat Mini Program; Cute Pet Recommendation System; Data Mining; Machine Learning; Personalized Recommendation
3. 论文目录目录
绪论
1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容与方法1.4 论文结构安排相关技术概述
2.1 微信小程序开发技术2.2 数据挖掘与机器学习算法2.3 数据库与后端技术系统需求分析
3.1 用户需求分析3.2 功能需求分析3.3 性能需求分析系统设计
4.1 系统架构设计4.2 数据库设计4.3 推荐算法设计4.4 界面与交互设计系统实现
5.1 开发环境搭建5.2 前端实现5.3 后端实现5.4 推荐算法实现系统测试
6.1 测试环境与方法6.2 功能测试6.3 性能测试6.4 测试结果分析系统评估与优化
7.1 用户反馈收集7.2 系统评估指标7.3 优化建议与未来展望结论
参考文献
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