本文關(guān)鍵詞：基于UserCF改進(jìn)型算法的圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著第三次工業(yè)革命的深化,全球已經(jīng)處在信息技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)期,在信息時(shí)代的籠罩下,社會(huì)隨處可見信息時(shí)代的成果,社會(huì)正在向數(shù)字化,信息化方面發(fā)展。在學(xué)校圖書館中用戶很難從海量的圖書數(shù)據(jù)中尋找到自己想要找的書籍信息,圖書館正面臨著一種“圖書館有用戶需要的圖書但是用戶卻無法快速的找到的情況”。為了更好的幫助這些有需求的用戶尋找到自己想要找到的圖書資源,于是個(gè)性化推薦系統(tǒng)成為了高校圖書館的重要研究領(lǐng)域。本文研究的主要內(nèi)容包括:(1)圖書推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。圖書推薦系統(tǒng)架構(gòu)包括推薦系統(tǒng)的輸入、輸出、推薦方法三部分組成。系統(tǒng)框架采用MVC架構(gòu)并結(jié)合了Hibernate框架和structs框架。(2)圖書推薦系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能包括系統(tǒng)管理模塊(用戶管理、圖書管理、圖書統(tǒng)計(jì)查詢)、訂單處理模塊、個(gè)性化推薦模塊(離線與在線推薦模塊)等功能模塊。(3)應(yīng)用UserCF算法實(shí)現(xiàn)圖書推薦,首先計(jì)算圖書館各類用戶之間的相似度數(shù)據(jù),然后對(duì)用戶相似度做排序,尋找最近鄰從而得到最形似用戶數(shù)據(jù),最后根據(jù)和每個(gè)用戶最相近的借書信息實(shí)現(xiàn)圖書個(gè)性化推薦。通過UserCF算法建立用戶模型尋找最近鄰居來實(shí)現(xiàn)圖書推薦。經(jīng)過對(duì)圖書管理系統(tǒng)用戶的測(cè)試和調(diào)查,本系統(tǒng)基本可以滿足用戶的所需要的推薦的功能,并達(dá)到了良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：圖書借閱系統(tǒng) 推薦算法 相似度 基于用戶的協(xié)同過濾 推薦系統(tǒng)服務(wù)器
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 課題研究的背景和意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 研究內(nèi)容9-10
• 1.4 論文的主要研究思路及結(jié)構(gòu)10-12
• 第2章 相關(guān)技術(shù)綜述12-16
• 2.1 推薦算法12-14
• 2.2 協(xié)同過濾推薦算法原理14-15
• 2.3 本章小結(jié)15-16
• 第3章 系統(tǒng)需求分析16-26
• 3.1 圖書推薦系統(tǒng)問題分析16
• 3.2 系統(tǒng)的功能需求分析16-20
• 3.2.1 管理員的行為17-18
• 3.2.2 推薦功能分析18-20
• 3.2.3 用戶的行為20
• 3.3 系統(tǒng)解決方案20-25
• 3.3.1 推薦算法的選擇20-21
• 3.3.2 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)21-25
• 3.4 本章小結(jié)25-26
• 第4章 圖書推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)26-48
• 4.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)26-30
• 4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)26-29
• 4.1.2 系統(tǒng)功能模塊結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)29-30
• 4.2 個(gè)性化圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)30-43
• 4.2.1 系統(tǒng)推薦模塊與推薦算法的設(shè)計(jì)30-39
• 4.2.2 個(gè)性化圖書推薦算法實(shí)現(xiàn)39-43
• 4.3 推薦質(zhì)量衡量43-46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 第5章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果48-54
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)工具與運(yùn)行環(huán)境48
• 5.2 推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果圖48-54
• 結(jié)論54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-61
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷61

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于UserCF改進(jìn)型算法的圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：325373