随着电子商务的迅猛发展，用户面对海量商品时往往难以快速找到心仪之物。个性化推荐系统应运而生，成为提升用户体验与平台销量的关键技术。本文介绍如何利用Python的Flask框架构建一个在线购物商城推荐系统，该系统整合基于用户和物品的协同过滤算法，实现精准的商品推荐。

系统架构概述

该购物商城推荐系统采用Flask作为后端Web框架，结合SQLite或MySQL数据库存储用户、商品及交互数据。前端可使用HTML/CSS/JavaScript或模板引擎（如Jinja2）构建用户界面。系统核心功能包括用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单处理以及个性化推荐模块。

协同过滤推荐算法实现

协同过滤是推荐系统中的经典方法，可分为基于用户和基于物品两种类型：

• 基于用户的协同过滤（User-Based CF）：通过分析用户之间的相似性，为当前用户推荐与其相似用户喜欢的商品。例如，计算用户间的余弦相似度，并预测目标用户对未交互商品的评分。
• 基于物品的协同过滤（Item-Based CF）：基于商品之间的相似性进行推荐。例如，利用商品被用户交互的历史数据，构建物品相似度矩阵，然后根据用户的历史行为推荐相似商品。

在Python中，可使用Pandas和NumPy库处理数据，并实现相似度计算。对于大型数据集，可引入Surprise或Scikit-learn库优化算法效率。系统可动态结合两种方法，根据用户行为数据选择更合适的推荐策略。

系统开发步骤

1. 环境搭建：安装Flask、SQLAlchemy（用于数据库操作）、Pandas等依赖库。
2. 数据库设计：创建用户表、商品表、用户-商品交互表（如评分或购买记录）。
3. 后端开发：使用Flask定义路由，处理用户请求。例如，实现用户登录验证、商品列表展示、推荐接口等。
4. 推荐模块集成：在用户访问商城首页或个人中心时，调用协同过滤算法生成推荐列表，并通过API返回给前端。
5. 前端与测试：开发响应式界面，进行系统测试，确保推荐准确性和用户体验。

优势与应用场景

该系统结合协同过滤算法，能有效解决冷启动问题（通过热门商品推荐新用户），并随着用户数据积累提升推荐精度。适用于中小型电商平台，帮助商家提高转化率，同时为用户节省搜索时间。未来可扩展至深度学习模型，如神经网络协同过滤，以处理更复杂的用户行为模式。

通过Flask的轻量级特性与Python的丰富生态，开发者可快速构建高效、可扩展的个性化购物商城推荐系统，为电子商务注入智能化活力。