背景介绍

在电商领域，用户搜索历史数据是提升用户体验的重要数据源。通过分析这些数据，系统能够识别用户兴趣点并推荐相关商品。本项目要求开发者在本地环境中实现，无需依赖外部服务，适合初级开发者的快速实践。

思路分析

1. 文件读写操作
   系统需要从本地JSON文件中读取用户的历史搜索数据，这一步骤是数据处理的核心。使用Python的with语句和json模块实现文件读取，确保数据正确解析。

2. 数据处理与算法设计
   根据输入数据，系统需计算相似度并生成推荐结果。推荐算法的选择是本项目的核心挑战，例如余弦相似度计算需依赖输入数据中的评分字段。

代码实现

# 读取本地数据文件  
with open('search_history.json', 'r') as f:  
    data = f.read()  
    items = json.loads(data)  

# 使用相似度计算生成推荐  
import math  

# 假设数据中包含商品ID和评分  
similarity = [math.cos(math.radians(270 - item['rating'] * 180)) for item in items]  

# 输出推荐结果  
print("推荐商品列表：")  
for i, item in enumerate(items):  
    print(f"{i+1}.  {item['name']} - {item['rating']}")  

总结

本项目通过本地数据处理和算法实现，展示了如何实现商品推荐系统。学习该系统的核心技术点，如文件读写、数据解析与相似度计算，有助于提升开发者的实际应用能力。项目时间限制为3天，适合中级以下开发水平的快速实践。