基于个性化推荐的图书管理系统的分析与设计毕业论文定稿Word格式.docx

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承诺人签名：

马莉

2015年06月01日

（签名日期为论文定稿日期）

马莉（1107031411计算机3班）

【摘要】随着信息量爆炸式的增长和现代信息技术的飞速发展，图书馆作为信息重要的汇集地，其现代化建设性问题越来越受到各地方及高校的重视。

为了保证信息资源被高效，高质量传递，各大高校纷纷建立了藏书丰富的图书馆以及与其配套的数字图书馆。

在规模较大的图书馆，信息资源数量非常庞大，这导致读者在寻找自己想要的图书信息时如大海捞针。

假如信息可以像人一样可以比较智能地寻找真正想拥有它的主人，那么资源难以到达用户的问题将得到解决，由此催生了个性化推荐服务。

本文针对当前高校图书馆个性化图书推荐服务发展滞后，缺乏创新点的问题之上，分析并设计基于个性化推荐的图书管理系统。

个性化推荐服务的核心点在于挖掘用户兴趣，了解用户最可能发生的兴趣点，从这个兴趣点出发，真正做到“用户想要什么就给他什么”向用户提供专属个性化服务，准确地满足其信息需求。

本系统利用协同过滤推荐算法中的余弦相似度算法，挖掘读者信息需求并构建读者兴趣模型，以该模型为基础借助推荐算法实现个性化推荐功能。

同时运用新的设计方法解决算法存在问题点，从而让用户更准确，更容易地找到自己想要的信息资源。

【关键词】个性化推荐；

图书管理系统；

协同过滤；

数据挖掘

AnalysisanddesignoflibrarymanagementsystembasedonPersonalizedRecommendation

Abstract:

Withtheexplosivegrowthofinformationandtherapiddevelopmentofmoderninformationtechnology,thelibraryasacollectionofinformation,moreandmoreattentionbylocalanduniversity.Inordertoguaranteethehighqualityoftheinformationresources,eachuniversityhassetuparichlibraryanditssupportingvirtualdigitallibrary.Inthelargerlibrary,resourcedataamountisverylarge,whichleadstothereadertofindtheinformationtheywantlikelookingforaneedleinahaystack.Ifinformationcanbelikepeoplemoreintelligenttofindreallywanttotheownerofit,thentheresourceisdifficulttoreachuserproblemswillbesolved,whichgavebirthtothepersonalizedrecommendationservice.Thispaperisbasedonthecurrentacademiclibrarypersonalizedbookrecommendationservicedevelopmentlag,thelackofinnovativepoints,analysisanddesignofthepersonalizedrecommendationofthelibrarymanagementsystem.Personalizedrecommendationservicecoreisuserinterestmining,understandtheuserismostlikelytooccurinthepointofinterest,startingfromthepointsofinterest,truly"

whattheuserwantsittohimwhat"

totheusertoprovideexclusivepersonalizedserviceandaccuratelymeettheirinformationneeds.Thissystemusesthecosinesimilarityalgorithmincollaborativefiltering,miningthereaderinformationneedsandbuildsthereaderinterestmodel,andusestherecommendationalgorithmtorealizethepersonalizedrecommendationfunction.Atthesametime,thenewdesignmethodisusedtosolvetheproblem,whichmakesiteasiertofindtheinformationresource.

Keywords:

Personalizedrecommendation；

librarymanagementsystem；

collaborativefiltering；

informationservicesdatamining

1绪论

1.1引言

当前高校图书馆主动式图书推荐服务发展滞后，对用户信息需求挖掘分析不足，使得图书馆空有庞大资源却无法从实质上满足读者需求。

这样的图书馆便如形同虚设的仅供参观之地。

作为一名即将毕业的大学生，在四年的学习生活中深刻体会到阅读的诸多好处。

但无论是不是已经有目标书籍，进入资源丰富，收藏量巨大的图书馆寻找一本属于自己的书籍都会让人感到力不从心。

经过调查南京各高校学生和教师对图书馆资源的利用状况发现大多数人面对海量资源的图书馆都会感到迷茫。

那么如何利用现代信息技术解决找书难的问题就成为当前高校广大师生都会遇到的有研究意义的问题。

立足于这个问题，本文深入分析用户需求，提出解决方法并实践设计出满足广大师生在教学、学习过程中产生的多样化的图书信息需求。

本文针对这一问题构建了基于协同过滤算法的以用户兴趣为推荐基础的图书管理系统。

只有从用户个人的兴趣出发，将真正满足用户内在需求的信息主动推荐给他，并让他对推荐功能的应用更加适应，使之能真正做到“各得所需”，才是个性化推荐服务的核心，才能真正发挥图书馆资源的效用。

1.2研究背景和意义

随着图书馆资源的不断丰富和现代信息技术的飞速发展，各大高校纷纷建立了藏书丰富的图书馆以及拥有海量资源的数字图书馆。

而且大量跨学科及新兴学科的出现使得图书馆资源不仅数量庞大而且学科类型繁杂各异。

过去图书馆信息匮乏的时代早已远去，如今信息爆炸式增长使得每个人都身处信息海洋之中。

那么问题也随之出现，当读者被数量巨大的信息包围时，如何能在满足每一位读者的不同需求情况下，使其从形式多样化，结构异构化的信息中获取真正有用的信息,已成为当前高校图书馆管理服务中急需研究解决的问题。

本文开发的个性化图书管理系统恰当地将推荐系统运用到图书管理系统系统，使推荐功能为本系统提供增值服务。

借助推荐系统这一有力工具帮助读者跳出信息的包围圈，反过来让信息主动追击读者。

文献[1]同时从本质上挖掘读者的内在个性化需求，针对不同读者的不同需求，向其推荐有针对性地个性化信息资源。

这样一来便能够利用图书馆个性化推荐服务向用户提供及时、准确、兴趣度较高的指导性资源。

为有选择目的和没有选择目的的用户提供更加便捷的选择。

个性化推荐系统的应用是在传统图书馆单一图书参考服务基础上提高图书馆增值服务的一项有利手段[13]。

1.3研究现状

1.3.1国外现状

在图书管理系统中出现个性化概念，并将其作为图书管理系统的一项优秀的增值服务，很早就在国外规模较大的研究型高校图书馆中得到应用。

虽然当时实现的个性化服务还没有达到真正意义上的个性化，但是这种简单的个性化服务已经体现出以用户需求为中心的思想。

从用户需求出发，根据用户个人兴趣特点，向用户进行个性化服务形式方面的简单个性化信息推荐。

比如，在网页上设置用户自定义控件，允许用户根据个人喜好配置网页的服务内容和服务方式。

比如：

网页的弹出广告可以选择屏蔽或者不屏蔽，还可以选择网页尺寸，设置颜色、页面布局等。

随着网络信息的发展，慢慢衍生出多种多样的信息服务，这些服务提供给用户不同的服务体验。

用户之间的快速传播使得个性化服务的观念迅速普及开来。

世界各大高校对于图书馆管理中个性化服务的研究和开发投入了较多的人力和财力。

图书管理系统个性化服务的研究也进入了一个新的阶段，个性化服务深入到用户内在需求层面，开始为信息越来越难寻的问题寻找有效的解决方法。

“我的图书馆@康奈尔”作为比较典型的个性化推荐系统被很多人所熟知。

它在系统中我的图书馆模块设计出个性化数据链接、个性化数据更新、个性化目录、个性化内容、个性化数据传递[13]等多种个性化服务功能。

在2004年，美国就有19所大学拥有了自主开发的以个性化服务为目的的图书管理系统。

而且这些系统都有各自的特点，在不同的方面和层次体现出个性化的内在含义。

1.3.2国内现状

由于我国信息技术发展滞后，个性化服务的概念直到20世纪末才在国内流行起来。

随着信息量不断增长，国内高校开始重视图书馆的建设，并致力于研究个性化服务在图书管理系统中的应用。

在我国深圳市的地方图书馆，中科院等单位先后开发出了适合中国读者文化及软件操作方式的个性化图书管理系统，且开放源代码供外界研究者共同学习。

文献[7]“中国数字图书馆示范项目”中提到的图书馆的个性化服务由个人图书馆和在线互助工作平台两大功能表现出来。

此项目中完成的系统在个性化服务上已经具有较高的先进性，很多功能的信息处理方面表现出智能化。

系统广泛采用信息检索、统计学、机器学习和数据挖掘技术在商品和用户兴趣中搜索相似的对象。

同时设计了用户自主订阅的邮件服务系统，将读者订阅的个人兴趣读物通过个性化服务系统定期传递给读者。

目前国内的各大高校中，图书管理系统个性化服务研究及应用方面比较突出的大学有清华大学、浙江大学，中国人民大学等高校。

这些在图书管理系统个性化服务研究方面作为领军者的高校，它们实现的个性化的图书管理推荐系统存在一定的共性。

在主要功能和模式等方面有三个突出点：

智能检索、个性化推荐、在线咨询。

在使用系统过程中，读者可以在海量的图书资源中借助智能检