大数据项目——基于Django实现的高校图书馆智能推送系统的设计与实现背景，可以从以下几个方面进行详细阐述：
一、信息技术的发展背景
随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，大数据已经成为现代社会的重要资源。在大数据背景下，如何从海量数据中提取有价值的信息，并为用户提供个性化的服务，成为了当前信息技术领域的研究热点。Django作为一款高级的Python Web框架，以其高效、简洁和可扩展性等特点，在大数据项目开发中得到了广泛应用。
二、高校图书馆的管理需求
高校图书馆作为学术研究和知识传播的重要场所，其图书资源的种类和数量日益丰富。然而，传统的图书馆管理方式已经难以满足现代读者的需求。读者需要更加便捷、高效的图书检索和推荐服务，以便在海量图书资源中快速找到符合自己兴趣和需求的书籍。因此，开发一套智能推送系统，以实现对图书资源的智能化管理和个性化推荐，成为了高校图书馆管理的重要需求。
三、智能推送系统的技术优势
基于Django框架实现的智能推送系统，具有以下技术优势：
- 高效的数据处理能力：Django框架支持高效的数据库操作和数据处理，能够处理海量图书资源和用户行为数据，为智能推送提供有力的支持。
- 灵活的推荐算法：智能推送系统可以采用多种推荐算法，如协同过滤、内容推荐等，以确保推荐结果的多样性和准确性。同时，系统还可以根据用户的反馈数据进行算法优化，提高推荐的精准度。
- 可扩展性和可维护性：Django框架具有良好的可扩展性和可维护性，方便开发人员根据需求进行功能扩展和系统维护。
四、智能推送系统的应用价值
基于Django实现的智能推送系统在高校图书馆中具有广泛的应用价值：
- 提升服务质量：通过智能推送系统，图书馆可以为读者提供更加个性化、精准的图书推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。
- 优化资源配置：智能推送系统可以根据读者的阅读偏好和借阅数据，为图书馆提供科学的采购决策依据，优化馆藏结构，提高图书资源的利用率。
- 促进文化交流：通过推荐热门书籍、经典著作等，智能推送系统可以引导读者深入探索不同领域的知识，拓宽视野，丰富精神世界，促进文化的交流与传播。
综上所述，基于Django实现的高校图书馆智能推送系统的设计与实现背景涵盖了信息技术的发展、高校图书馆的管理需求、智能推送系统的技术优势以及应用价值等多个方面。这一课题的研究和实践对于推动高校图书馆的信息化管理和个性化服务具有重要意义。
数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
后台管理系统涉及技术：
后台使用框架：Django
前端使用技术：Vue,HTML5,CSS3、JavaScript等
数据库：Mysql数据库
本系统功能完整，适合作为计算机项目设计参考 以及学习、就业面试、商用皆可。
下面是资料信息截图：
功能介绍：
下面是系统运行起来后的一些截图：
