隨著互聯(lián)網(wǎng)的崛起和迅速發(fā)展,使得人們走進(jìn)信息大爆炸的時代,尤其是近幾年互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)和云的出現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)用戶面臨著信息質(zhì)量差、數(shù)量大、價值低等嚴(yán)峻問題,也造成很難從中獲取有價值性信息的困擾,部分很少被發(fā)現(xiàn)到的孤島信息也沉沒在海量信息中,這就是信息過載的問題。過往的搜索引擎已經(jīng)無法解決這問題,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,推薦系統(tǒng)的使命就是為用戶服務(wù),找到滿足用戶喜好的產(chǎn)品項(xiàng)目。后來隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展和個性化系統(tǒng)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,推薦系統(tǒng)處于火熱的研究領(lǐng)域,成為一種解決信息超載并且為用戶提供幫助的智能化軟件工具。目前已有的推薦系統(tǒng)都面臨著很多不可避免的問題,如冷啟動問題、推薦精度和挖掘用戶潛在興趣等問題。近幾年,推薦算法的成熟使得圖書推薦系統(tǒng)得到廣泛使用。圖書推薦系統(tǒng)為眾多優(yōu)質(zhì)資源提供了更好的服務(wù)推送平臺,讓用戶更高效的方式查找圖書資源。本文通過深入了解學(xué)生對圖書需求情況,參考網(wǎng)絡(luò)平臺上眾多著名的圖書推薦系統(tǒng)的相關(guān)信息加以整合,詳盡介紹基于內(nèi)容的中學(xué)生圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程�；趦�(nèi)容的推薦算法的本質(zhì)是信息的獲取與過濾,本文中的系統(tǒng)采用Myeclipse8.5開發(fā)平臺、Excel數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)、三層客戶/服務(wù)器架構(gòu)、Java語言和JDBC驅(qū)動程序等開發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能的設(shè)計(jì)與開發(fā),通過收集圖書的外在屬性和摘要獲得圖書的關(guān)鍵詞,根據(jù)用戶對圖書的操作行為計(jì)算出用戶的配置文件,利用杰卡德算法計(jì)算出各種圖書和用戶配置文件的相似度,最后產(chǎn)生相似程度高的圖書推送。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的意義主要是針對落后的農(nóng)村中學(xué),目的是為其提供一個優(yōu)質(zhì)選書的服務(wù)平臺。在鄉(xiāng)村學(xué)校里存在數(shù)量龐大的留守兒童,他們沒有寬松的經(jīng)濟(jì)能力購買大量的圖書,本系統(tǒng)可以使學(xué)生用最少的錢優(yōu)選符合自己最喜愛的圖書,同時滿足不同學(xué)習(xí)層次的學(xué)生需求,有利于提高學(xué)習(xí)成績。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：G250.71;TP391.3
【部分圖文】：

系統(tǒng)E-R圖

用戶實(shí)體E-R圖

圖 3-5 電子圖書實(shí)體 E-R 圖關(guān)系實(shí)體 E-R 圖，描述了關(guān)系實(shí)體及其屬性，其中主鍵序號下畫橫線，圖書編編號是外鍵。如圖 3-6 所示。圖 3-6 關(guān)系實(shí)體 E-R 圖 常見推薦系統(tǒng)算法分析我們的時代隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)變成信息超載時代，大量的信息呈升的形勢，通過互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)性地呈現(xiàn)在我們眼前。例如，百度音樂上有數(shù)億首電影里有數(shù)萬部電影，亞馬遜里有數(shù)百萬本書籍，面對如此多的信息，就算讓

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6 張?jiān)?基于Mahout的圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山西大學(xué);2017年

7 駱波濤;基于IoT的圖書推薦系統(tǒng)研究[D];河南師范大學(xué);2012年

8 趙

本文編號：2830565