本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风

随着互联网技术的飞速发展和移动互联网的普及，电商行业迎来了前所未有的机遇和挑战。尤其是在短视频平台的崛起下，抖音等平台成为了消费者购物和分享生活的重要渠道。女装作为电商平台中最受欢迎的品类之一，其市场需求巨大，如何为用户提供更加精准、个性化的商品推荐，成为平台提升用户体验和增强用户粘性的关键所在[1]。传统的商品推荐算法多依赖于用户的历史购买记录和简单的协同过滤方法，但在面对海量商品和多样化的用户

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本文主要研究了基于大数据分析的兼职聚合与个性化推荐平台的设计与实现。系统通过对当前兼职推荐领域的国内外研究现状进行深入分析，结合实际需求，提出了具体的功能设计与技术实现方案。平台采用Python语言和Django框架进行后端开发，前端交互使用Vue技术，数据存储则以MySQL数据库为核心。在系统设计过程中，详细阐述了架构设计、功能模块划分及数据库表结构设计，确保了系统的高效性与可扩展性。系统实现涵

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