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基于Web模式的推技术框架研究与应用的中期报告
本次中期报告旨在介绍基于Web模式的推技术框架研究与应用的研究进展和实验结果，该项目旨在构建一个具有Web应用程序、数据处理和推荐算法的完整技术框架，可为用户提供个性化的推荐服务。
本项目提供了一种基于用户历史行为和社交网络的推荐算法。我们采用时间衰减模型来处理用户历史行为，用社交网络关系来衡量用户与物品之间的关系。我们的算法可以对新用户和新物品进行推荐，同时可以保证个性化度和效果。实验结果表明，我们的算法在精度和召回率方面都具有不错的效果。
另外，我们实现了一个Web应用程序，提供用户登录注册、浏览商品、查看推荐热门物品、查看个性化推荐等功能。我们将程序部署在AmazonWebServices上，并使用Flask框架和MySql数据库进行开发。我们的应用程序与推荐算法结合紧密，能够实时更新和推荐最新的商品。
在未来的工作中，我们将继续完善推荐算法，提高推荐质量和效率；同时，优化Web应用程序的性能和用户体验，增加新的功能和服务，拓展应用范围。