个性化图书推荐系统.docx

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个性化图书推荐系统

摘要

在数字化和网络环境下，高校图书馆应用书籍推荐系统为用户需求已成为趋势，该系统针对高校图书馆个性化图书推荐进行设计，阐述了系统的架构及主要功能。

通过用户阅读兴趣，借阅记录，通过分析借阅记录中的关键字及图书分类号，有效的减少用户查询和检索信息的时间，从而为用户提供个性化图书推荐.随着信息资源的迅速发展，根据用户特点提供个性化推荐服务逐渐成为研究热点，用户的个性化需求也越来越重要。

为此,个性化图书推荐系统提供了为用户的个性化服务，以满足用户的信息需求。

本文以个性化推荐系统为研究主题，将个性化推荐技术引入到图书管理系统中，以满足用户的个性化需求。

本系统的设计开发平台是Myeclipse，前台采用JSP设计网页，后台代码为Java语言，数据库为Mysql,实现个性化图书推荐。

本文首先介绍了目前国内外的个性化图书推荐系统的发展概况，阐述了个性化推荐子系统所用到的理论基础；然后对个性化图书推荐系统进行了详细的需求分析和设计。

由于个性化图书推荐系统是建立在图书管理系统的基础之上，因此推荐主要针对的是图书资源，在本文中主要指用户借阅记录，并进行设计和实现了相关算法。

最后对本文的工作进行了总结。

关键字个性化服务；推荐系统；数字图书馆；兴趣度

Abstract

Inthedigitalandnetworkenvironment,universitylibrarybookrecommendationsystemhasbecomeatrendfortheuserdemand,thesystemforuniversitylibrarypersonalizedbooksrecommendtocarryonthedesign,thispaperexpoundsthesystemarchitectureandmainfunction.Throughtheuser'sreadinginterest,borrowingrecord,byanalysingthekeywordsandborrowedrecordbookclassification,effectivelyreducethetimeoftheuserqueryandretrieveinformation,toprovideuserswithpersonalizedbooksrecommend.Withtherapiddevelopmentofinformationresources,basedonthecharacteristicsoftheusertoprovidepersonalizedrecommendationservicegraduallybecomeahotresearchtopicandheindividualneedsofusersismoreandmoreimportant.Therefore,personalizedbooksrecommendsystemprovidesfortheuser'spersonalizedservice,tomeettheinformationneedsofusers.

Recommendationsystembasedonuserpreferencesforresearchsubject,thepersonalizedrecommendationtechnologyintothebooksmanagementsystemmanagementsystem,inordertomeetthepersonalizedneedsofusers.ThedesignofthissystemdevelopmentplatformisMyeclipse,,It'sfrontportionusingJSPdesignwebpages,backgroundportion'scodeusedfortheJavalanguage,thedatabaseisMysqltorealizethepersonalizedbooksrecommend.

Thispaperfirstlyintroducesthegeneralsituationofthepersonalizedbooksrecommendsystemdevelopmentathomeandabroad,expoundsthetheoreticalbasisofpersonalizedrecommendationsubsystemused;Thenthedemandforpersonalizedbookrecommendationsystemhascarriedonthedetailedanalysisanddesign.Duetothepersonalizedbookrecommendationsystemisbasedonthebooksmanagementsystemmanagementsystem,thereforerecommendedatbookresources,inthisarticlereferstotheuserborrowingrecords,andtodesignandimplementtherelatedalgorithm.Finally,theworkofthispaperaresummarized.

KeyWordsPersonalizedservice;recommendationsystem;digitallibrary;interestingness.

目录

1绪论1

1.1引言1

1.2研究背景1

1.3个性化推荐系统的发展现状2

1.4论文的研究思路及组织结构3

2相关理论及关键技术概述4

2.1个性化服务4

2.2相关开发技术介绍4

2.2.1JSP介绍4

2.2.2Servlet介绍5

2.3系统开发工具及环境配置5

2.3.1系统开发工具5

2.3.2开发环境搭建6

2.3.3系统运行环境6

3个性化图书推荐系统的需求分析7

3.1个性化图书推荐系统可行性分析7

3.2个性化图书推荐系统功能需求分析8

3.3个性化图书推荐系统的设计原则9

4个性化图书推荐系统总体设计11

4.1系统的功能模块设计11

4.2系统的基本流程设计11

4.3数据库概念设计13

4.4.1图书借阅信息表的设计13

4.3.2分类表的设计14

4.3.3关键词表的设计14

4.3.4用户信息表的设计15

4.3.5用户检索关键词表的设计16

5个性化图书推荐系统详细设计与实现17

5.1数据管理17

5.1.1基本信息管理17

5.1.2图书管理18

5.2图书推荐20

5.2.1图书检索模块20

5.2.2图书推荐22

5.3馆务信息管理24

6系统测试26

6.1测试与运行情况26

6.2测试方法26

6.3小结27

7结束语28

7.1本文总结28

7.2进一步研究工作28

致谢30

参考文献37

1绪论

1.1引言

在信息技术的飞速发展，信息资源的数量和种类不断增加，用户迫切需要能够根据自身特点进行信息组织的信息服务模式的大环境下。

个性化服务逐渐成为研究的热点。

图书馆是读者获取图书资源的重要途径，网络技术的发展给图书馆信息服务带来了新的挑战。

传统的信息服务模式下，所有的读者面对同一平台，需要读者主动提交查询来搜索自己所需的信息，但随着高校图书馆信息量的膨胀，读者在传统的信息服务模式下很难获得符合其兴趣特征的信息，个性化推荐服务则是根据不同读者的兴趣特征，主动帮助读者从大量的信息中寻找出可能感兴趣的信息，并及时推荐给读者。

1.2研究背景

随着Internet和信息技术的高速发展，我们已经步入了一个大数据的时代，各种数据爆炸式的增长和积累。

但是对于一个普通用户来说，数据的爆炸式增长导致的信息过载，却给自己的选择带来了障碍，但是由于信息的复杂性和广泛性，造成了用户无法有效地获取和使用信息。

图书馆中书籍的个性化推荐属于个性化服务的一种，个性化推荐服务是一种深层次的主动性和个性化较强的服务方式。

目前，所有的用户都面临着一个共同的问题就是虽然Internet收集了相当大量的数据，但是能够得到的，真正有价值的信息量却是非常少的，如何对这些信息进行有效的组织与利用，从海量的数据中获得高效，有利的信息是亟待解决的焦点问题[2]。

随着社会文明程度的不断提高和社会分工的越来越细，用户不再仅仅满足互联网带给我们进入信息的海洋，也不可能花费大量的时间去学习使用自动化程度很低的复杂技术，用户更喜欢人性化、个性化、自动化的推荐服务，这一切都要求信息系统研究的重点从技术走向用户，所有产品必须体现人性化、个性化的计算机人机界面。

用户需求复杂多样，对于每一个用户来说，不可能对信息服务系统提供的所有信息都有需求，实际上，每个用户的需求只是与其相关的一部分。

如果信息服务系统针对用户具体需求提供个性化的信息服务，使用户能够获得自己所需的信息，必将提高信息系统的服务质量。

1.3个性化推荐系统的发展现状

网络技术发展到今天，尤其是随着国际互联网的不断推广和应用，网络越来越深刻地影响着工业、商业、金融、教育、军事等社会的各个层而和领域，不断地、潜移默化地改变着人们的生活方式[3]。

计算机网络的迅速发展使之很快运用于高校图书馆领域，个性化推荐服务应运而生，它为用户的阅读创建了广阔自由的环境，提供了高效、快速、方便的信息传递。

个性化图书推荐系统以图书管理系统为背景，引入了个性化推荐技术，使得图书管理系统能够根据不同的用户，推出更加个性化和人性化的结果，使用户能够通过本系统，更加高效的学习。

计算机图书管理系统，跨越了时间和空间的障碍，使得任何时间任何地点，用户都可以通过Internet来阅读。

一般的推荐系统主要是由行为记录模块、模型分析模块和推荐算法模块组成。

针对图书检索和图书推荐，本文主要是对图书馆日志里记录的读者借阅数据、查询数据等进行整理，分析挖掘读者的阅读爱好从而进行个性化图书推荐。

个性化推荐技术的引入，使得原本呆板的图书管理系统有了生机，它可以针对不同的用户，推荐不同的图书资源，更适应用户的需求，使用户更加能够高效率的阅读。

综上所述，本系统结合图书馆书籍借阅的具体特征，在图书管理系统基础上，提出了适用于高校图书馆图书个性化推荐的模型，并对相关数据进行分析，从而向用户推荐符合用户兴趣和能力的个性化的图书资源。

个性化图书推荐系统从动态和静态两个方面进行个性化推荐。

静态是以用户注册前的专业的信息为基础，进行相关的推荐。

动态则是以分析读者的借阅记录作为个性化推荐的数据参考基础，基于关键词和图书分类号，将检索到的结果进行过滤，过滤掉已经借阅过的图书，将过滤后的推荐结果用于对用户的个性化推荐。

1.4论文的研究思路及组织结构

首先，本论文从理论研究、已有的相关系统等方面出发，对个性化推荐系统研究现状进行综述，指出当前个性化推荐系统研究存在的问题，在此基础上提