本项目采用前后端分离架构，前端基于Vue3+TypeScript+Pinia技术栈构建，后端采用Django框架实现，结合协同过滤算法与MySQL数据库，打造高可维护的智能推荐系统。前端使用Vue3的组合式API实现响应式界面开发，通过TypeScript强类型系统提升代码质量，Pinia集中管理用户状态、推荐结果等数据，配合Axios实现与后端的高效通信。后端基于Django REST framework构建RESTful API接口，利用ORM模型高效操作MySQL数据库，其中用户行为数据（如评分、点击、收藏）通过数据表存储，为协同过滤算法提供数据基础。 系统核心采用基于用户的协同过滤算法，通过Python的NumPy/pandas计算用户相似度矩阵，运用余弦相似度算法匹配兴趣相近的用户群体，根据相似用户的偏好生成个性化推荐列表。MySQL数据库设计包含用户画像表、项目特征表、行为记录表等多维度数据存储，支持算法的高效数据检索与计算。该架构兼顾开发效率与系统性能，前端Vue3的模块化开发与后端Django的MTV模式形成解耦，协同过滤算法模块通过独立服务封装，便于后续扩展到深度学习推荐模型。整套方案适用于电商、社交、内容平台等场景，通过个性化推荐显著提升用户体验与平台转化率。