要创建网站推荐软件，需要结合技术开发、用户需求分析和市场调研。以下是一个系统化的步骤指南：

一、明确目标与定位

确定核心功能

- 网站分类推荐（如博客、电商、设计类）

- 个性化推荐算法

- 用户评价与反馈系统

- 多平台兼容性（Web、移动端）

定位目标用户

- 新手建站者

- 电商从业者

- 设计师或创意工作者

- 企业官网需求方

二、技术选型与开发

选择开发框架

- 前端：React/Vue.js（动态交互）或Flutter（跨平台）

- 后端：Python（Django/Flask）或Node.js

数据库设计

- 存储网站信息（标题、描述、分类、用户评分等）

- 设计索引优化查询效率

推荐算法开发

- 基于内容的推荐（关键词匹配）

- 协同过滤（用户行为分析）

- 深度学习模型（如神经网络）

用户界面设计

- 直观易用的搜索与筛选功能

- 个性化推荐结果展示

- 响应式设计适配多设备

三、数据来源与整合

公开数据集

- 网站元数据（如Schema.org）

- 社交媒体平台数据（如评分、评论）

第三方API

- 搜索引擎API（如Bing、谷歌）

- 社交媒体分析工具

用户生成内容

- 评论系统集成

- 用户评分机制

四、功能优化与扩展

性能优化

- 加速推荐算法计算

- 优化数据库查询

多语言支持

- 中文界面适配

扩展性设计

- 模块化架构便于功能迭代

五、市场推广与运营

用户获取

- 通过SEO优化网站排名

- 社交媒体营销

商业模式

- 付费会员制（高级功能解锁）

- 广告合作

用户反馈机制

- 定期收集用户建议

- 动态调整推荐算法

六、合规性与安全性

数据隐私保护

- 遵循GDPR等法规

- 加密存储敏感信息

安全防护

- 防止SQL注入、XSS攻击

关键技术工具推荐

开发工具：

Visual Studio Code、WebStorm

数据分析：Python（Pandas、Scikit-learn）

部署平台：AWS、Heroku

通过以上步骤，可以逐步构建一个功能完善、用户友好的网站推荐软件。建议初期以最小可行产品（MVP）形式推出，持续迭代优化。