推荐系统在互联网和传统行业中都有着大量的应用。在互联网行业，几乎所有的互联网平台都应用了推荐系统，如资讯新闻/影视剧/知识社区的内容推荐、电商平台的商品推荐等；在传统行业中，有些用于企业的营销环节，如银行的金融产品推荐、保险公司的保险产品推荐等。根据QM报告，以推荐系统技术为核心的短视频行业在2019年的用户规模已超8.2亿，市场规模达2千亿，由此可见这项技术在现代社会的经济价值。
推荐系统的意义主要体现在以下四个方面：
从用户角度说， 推荐系统可以让用户在纷繁芜杂的海量信息中快速找到自己感兴趣的信息，节省了用户的时间，特别是当用户在使用某个互联网产品时，不经意中发现平台给自己推荐了特别喜欢的东西时，那种惊喜油然而生，从而极大提升了用户的使用体验。
从平台的角度看， 推荐了一本书给用户，用户发现这本书正好是自己需要的，立即就买下来了， 推荐一首付费音乐给用户， 用户特别喜欢，毫不犹豫就付费了。精准的推荐，也能增加用户对平台的粘性，让用户喜欢上你的平台。平台通过售卖物品的分成及广告投放可以获取丰厚的利润。
从物品提供商的角度看，如果平台能够将提供商的物品推荐给喜欢的用户， 提升物品被售卖出去的概率，这样商品可以卖得更多更好， 提升了供应商的销量，从而为供应商赚取极大的收益。
另外，平台精准的将物品(实物物品，如冰箱，电视机等)推荐出去并被用户购买，从侧面也降低了物品的周转时间， 减少了库存积压，对于社会资源的节省和有效利用也是大有益处的。
考研资料推荐管理系统主要研究的是通过python语言设计出一款简单清晰的推荐管理系统，使学习资料唾手可得，从而减少在查找资料上浪费的时间，让学生把更多时间用到学习上去，考入自己理想的院校。
其中实现的内容有：用户前台登录、用户注册、站内搜索、在线评论、评论回复、留言管理、资料管理、修改个人信息、后台登录、资料审核、系统简介设置、系统公告设置等功能。
本次研究的方法是通过对python对应知识的编程书籍学习理解掌握相关技术，并查阅国内外相关的论文以及期刊，在了解国内外资料推荐管理大趋势的同时进一步细化系统各项的设计，同时咨询指导老师弥补部分技术和知识上的空缺。
本次研究的预期结果为成功完成一款内容成熟，安全性高，操作简便的考研资料推荐管理系统，并解析国内外网络校园招聘的现状与趋势。
本次研究的管理系统所要求的的技术部分难度不大，并未超出学习范围，本人在大学中学习了python语言以及数据库和Web的相关知识，在老师的指导下完成过《基于python的学生宿舍评比系统的设计与实现》。在技术上足以完成相关技术设计。
3.课题的重点、难点及创新点
3.1课题的重点
课题的重点主要是对于资料信息的的增加、删除、修改、查询的管理，还有对各种不同策略的推荐算法的整合。
3.2课题的难点
本系统以python开发，用SQL数据库实现了数据的储存，用户可以通过系统界面以三种方式访问系统，一种是游客，一种是正式用户，最后还有权限最大的管理人员，分别赋予他们不同的权限来修改信息，主要需解决的问题有：
1. 用户信息安全性问题；
2. 资料的上传；
3. 根据用户的标签进行资料推荐；
3.3课题的创新点
通过推荐算法，满足不同用户的需求 ，以论坛的形式展现，给用户推荐相关帖子，
同时统计帖子的浏览量，优先给用户推荐浏览量多的帖子
4．论文提纲
绪论
研究背景
研究现状
研究内容
1系统关键技术
2系统分析
2.1可行性分析
2.1.1操作可行性
2.1.2技术可行性
2.1.3经济可行性
2.1.4法律可行性
2.1.5时间可行性
2.2系统功能分析
2.3系统性能分析
2.4系统流程分析
2.5系统UML用例分析
3系统的设计与实现
3.1系统开发流程设计
3.2系统结构设计
3.3系统界面设计
4系统测试
4.1测试定义
4.2测试目的
4.3测试特性
4.4测试步骤
4.5测试分析
结论
参考文献
致谢