高校图书馆个性化图书推荐系统设计
高校图书馆图书推荐系统的设计
高校图书馆图书推荐系统的设计作者：王倩来源：《职业·下旬刊》 2015年第1期王倩摘要：本文首先阐述了数字图书馆个性化资源推荐系统的可行性和实用性，然后依据软件工程的思想，设计出了图书馆个性化资源推荐系统。
本系统主要运用了数据挖掘、关联规则等相关技术，为普通用户实现了资源检索、系统个性化推荐查看、资源定制、个人收藏夹等功能，为管理员实现了系统自动个性推荐、数据统计、数据备份等功能。
关键词：图书馆个性化推荐系统设计一、系统设计目标该系统设计主要以WEB的方式为读者提供信息资源个性化推荐服务。
该系统主要采用B/S结构，使用户在任何地方只需通过普通的浏览器就可以方便地访问系统资源。
在该系统设计时，必须要确保信息传输过程中的安全。
另外，该系统应能够根据读者以前的访问记录，准确地挖掘出每位读者对哪些信息资源比较感兴趣，并自动地把最新的信息资源个性化地以短信或邮件等方式推荐给每位读者，以方便读者的使用。
二、系统结构设计1.系统总体结构该系统主要采用的是B/S模式。
这种模式用户使用方便，用户只要能够连接Internet网，拥有一个浏览器软件，就可以获取服务器资源。
用户不需安装任何软件和进行其他设置，而且用户使用极其方便、快捷，可以适宜不同人群的读者使用。
2.系统逻辑结构用户是通过浏览器使用数字图书馆服务器信息资源的。
用户的基本信息都在服务器上的数据库里保存着，当用户访问服务器信息资源时，只需在浏览器中输入本人的用户名和密码就可以进入自己个性化的用户页面。
个性化页面里有系统根据个人爱好主动推荐的最新书籍和个人定制的相关信息，而且每个人的页面内容有所不同。
该系统的逻辑结构如图1所示。
（1）用户接口子系统。
它是用户访问服务器资源的唯一入口，主要是接受用户端输入的用户名、密码、查询等信息，并把信息传送给下层处理子系统和服务子系统。
（2）处理子系统。
它位于用户接口子系统与服务子系统之间，主要是对用户子接口层传送过来的用户信息进行验证，并把用户请求传递给下一层服务子系统，并由它根据用户请求进行服务。
高校图书馆图书推荐系统设计与实现
高校图书馆图书推荐系统设计与实现随着数字化时代的发展，高校图书馆不再仅仅是纸质书籍的仓库，而是成为了一个多元化、智能化的学习场所。
为了提升图书馆服务质量，提供更加个性化的图书推荐服务，设计和实现一个高校图书馆图书推荐系统是非常必要的。
一、系统设计高校图书馆图书推荐系统的设计需要考虑以下几个关键因素：1. 用户需求分析：了解用户的阅读偏好、兴趣爱好、专业领域等信息，以便为用户提供个性化的图书推荐服务。
2. 数据收集与维护：收集和维护图书馆的图书信息、用户的阅读记录以及其他相关信息，以便为推荐算法提供数据支持。
3. 推荐算法选择与优化：根据用户需求和行为，选择合适的推荐算法，并不断优化算法，提升推荐准确度。
4. 用户界面设计：设计一个简洁、直观、易用的用户界面，提高用户体验。
二、系统实现高校图书馆图书推荐系统的实现需要包括以下几个主要步骤：1. 数据库构建：建立一个包含图书信息、用户信息和图书馆资源的数据库，确保数据的准确性和完整性。
2. 用户注册与登录功能：用户可以通过注册与登录功能创建自己的账户，系统将记录用户的个人信息与阅读记录。
3. 用户需求采集：通过与用户的互动，收集用户需求、偏好和兴趣爱好等信息，以个性化推荐为目标。
4. 推荐算法实现：根据用户需求和行为，选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，并将其实现在系统中。
5. 推荐结果展示：将推荐结果以列表或瀑布流的方式展示给用户，用户可以点击查看书籍详细信息。
6. 用户评价与反馈：用户可以对推荐的图书进行评价和反馈，以便系统进一步优化推荐算法。
7. 系统安全保护：确保用户信息的安全性和隐私保护措施的完善，例如数据加密技术和权限管理等。
三、系统优势与意义高校图书馆图书推荐系统的设计和实现具有以下优势和意义：1. 提升用户体验：通过个性化推荐服务，满足用户的个性化阅读需求，提供更好的用户体验。
2. 优化资源利用：借助推荐系统，可以更好地利用图书馆的资源，提高图书的借阅率和借阅效率。
基于协同过滤算法的高校图书书目推荐系统设计
基于协同过滤算法的高校图书书目推荐系统设计引言：随着高校图书馆藏量的不断增加，高校学生在面对各种资源的时候，常常感到困惑和无所适从。
因此，设计一种高效准确的图书书目推荐系统对于高校学生寻找适合自己的图书来说，是非常有意义的。
本文将对一种基于协同过滤算法的高校图书书目推荐系统进行详细设计。
一、系统概述协同过滤算法是一种基于用户兴趣相似性进行推荐的算法。
本系统将采用此算法来为高校学生推荐图书。
系统主要分为数据预处理、相似度计算、推荐生成和结果展示四个部分。
二、数据预处理1.数据收集首先，我们需要收集高校图书馆的全部图书信息，包括书名、作者、出版日期、关键词等。
同时，还需要搜集高校学生的图书借阅记录。
2.数据清洗由于数据的来源多样化，可能会存在很多冗余、噪声和缺失值。
因此，需要对数据进行清洗，保证数据的质量。
3.数据转换将图书信息和学生借阅记录转换为合适的数据结构。
可以采用矩阵或向量表示。
三、相似度计算1.用户相似度在推荐系统中，用户之间的相似度是一个重要的指标，用于度量用户之间的兴趣相似度。
可以采用余弦相似度或皮尔逊相似度来计算用户之间的相似度。
2.物品相似度图书之间的相似度也是推荐系统中的关键因素。
可以通过计算图书之间的共同借阅次数来度量图书之间的相似度。
四、推荐生成1.基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法是一种通过寻找兴趣相似的用户，将他们借阅过的图书推荐给目标用户的算法。
可以通过计算用户之间的相似度，为目标用户推荐相似兴趣用户借阅的图书。
2.基于物品的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法是一种通过寻找和目标图书相似的其他图书，将这些相似图书推荐给目标用户的算法。
可以通过计算图书之间的相似度，为目标用户推荐相似的图书。
五、结果展示在推荐系统中，结果展示是用户体验的重要一环。
可以将推荐的图书按照用户借阅次数或评分大小进行排序展示。
并提供图书的基本信息和借阅链接。
六、系统优化1.增量更新由于高校图书馆的图书资源会不断更新，因此，系统需要具备增量更新的能力。
基于小数据的高校图书馆个性化推荐
基于小数据的高校图书馆个性化推荐【摘要】本文旨在探讨基于小数据的高校图书馆个性化推荐系统。
在引言部分中，介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
在详细讨论了基于小数据的高校图书馆个性化推荐模型构建、数据预处理、特征选择和提取、推荐算法设计以及评估方法。
在结论部分分析了基于小数据的高校图书馆个性化推荐的可行性，并展望未来研究方向。
通过本文的研究，可以为高校图书馆提供更精准、个性化的推荐服务，提高用户阅读体验。
也为小数据场景下的推荐系统研究提供了新的思路和方法。
【关键词】高校图书馆、个性化推荐、小数据、模型构建、数据预处理、特征选择、推荐算法、评估方法、可行性、未来研究。
1. 引言1.1 研究背景高校图书馆作为学校教育资源的重要组成部分，承担着为师生提供知识和信息支持的重要角色。
传统的图书馆借阅服务存在着信息过载和读者需求多样化的问题，如何更好地满足读者个性化的阅读需求成为当前图书馆服务的热点问题。
随着互联网和大数据技术的发展，个性化推荐系统成为解决这一问题的有效途径。
目前大多数个性化推荐系统都是基于大规模用户数据的构建，对于数据量较小的高校图书馆而言，如何设计一套适用于小数据环境的个性化推荐系统，成为一个值得研究的课题。
本研究旨在基于小数据的高校图书馆个性化推荐，利用用户的阅读历史、偏好和兴趣等信息，构建一个适合高校图书馆的个性化推荐模型。
通过数据预处理、特征选择、推荐算法设计等步骤，实现对用户个性化需求的准确把握和有效推荐，提升图书馆服务的用户体验和满足度。
1.2 研究意义基于小数据的高校图书馆个性化推荐是当前信息化时代图书馆服务的重要方向之一。
在过去，图书馆的读者服务主要依靠传统的图书馆分类系统和借阅流程，读者需要花费大量的时间和精力来寻找适合自己的图书资料。
而个性化推荐系统的引入，则可以根据读者的借阅历史、兴趣爱好等个性化信息，为读者提供更贴心、便捷的图书推荐服务。
研究基于小数据的高校图书馆个性化推荐还可以促进图书馆与读者之间的互动和沟通。
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
Key words:Personalized recommendation；library management system；collaborative filtering；information servicesdata mini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。
智慧校园背景下图书馆个性化推荐服务系统设计
图书馆学刊 2020年第10期TUSHUGUANXUEKAN NO. 10,2020智慧校园背景下图书馆个性化推荐服务系统设计**本文系2020年中国管理科学研究院教育科学研究所教育发展研究规划课题“情境感知背景下的智慧图书馆服务模 式探讨”（课题编号:JFYB2221）研究成果之一。
欧琼妍（南宁师范大学图书馆，广西南宁530001）［摘 要］从图书馆个性化推荐的角度出发，深入挖掘了图书馆用户的信息数据，提出了个性 化服务系统的运行条件，设计了个性化服务系统，以期完善图书馆的服务和管理体系，提高图书馆的服务质量。
［关键词］智慧校园个性化推荐算法系统设计［分类号JG250.7随着时代的发展，我国高等院校信息化建设逐步加快，智慧校园建设渐成趋势。
智慧校园是 通过运用信息技术，进行大数据分析，得岀更加科 学的决策，以便开展更加合理的项目，进而实现科研技术的发展和人才的培养与社会需求的协调统一。
在智慧校园的背景下，很多高校图书馆以此 为契机开始进行创新改造，增添了多种信息服务 设备和资源,将图书馆服务体系建设纳入智慧校园建设之中，既能够增强图书馆的服务水平，也能发挥图书馆的效能与作用。
笔者拟就智慧校园背 景下图书馆的个性化推荐服务系统进行设计和研究。
1图书馆个性化推荐系统概述高校图书馆个性化推荐系统是通过分析借阅 数据,发现不同用户的个性化需求,有针对性地为用户推荐图书的自动化、智能化读者服务系统。
该系统采用个性化推荐技术，其服务不同于以往用户自行检索查询的被动方式，而是以用户需求 为中心，根据用户的信息需求特征，主动地为其推送匹配的图书信息。
这种服务方式不但有助于图 书馆的人性化发展，有利于提升用户的满意度，也能够有效提高图书借阅率和利用率。
个性化推荐服务作为一种智慧图书馆服务， 是智慧校园建设过程中一个重要的组成部分。
个性化推荐系统能够对不同读者的个性化需求进行区分，给读者以自主化、人性化的图书馆服务体验。
高校图书馆个性化阅读推荐系统的设计与实现
高校图书馆个性化阅读推荐系统的设计与实现随着信息技术的迅速发展，高校图书馆的数字化转型已经成为了一个不可逆转的趋势。
图书馆不再仅仅是纸质图书的储存和借阅场所，而是逐渐转变为一个集信息资源整合、知识服务与学习交流于一体的智慧空间。
在这个背景下，设计和实现一个个性化阅读推荐系统，不仅可以提高高校图书馆的服务质量，还可以满足读者的个性化阅读需求。
首先，个性化阅读推荐系统的设计应该从用户的需求出发。
为了更好地了解用户的阅读习惯和兴趣，可以通过用户注册或登录的方式收集用户的个人信息，并结合图书馆系统中的借阅记录、关键字搜索记录等数据进行分析和挖掘。
通过这些数据，可以建立用户画像，进而推荐符合用户兴趣的图书和学术资源。
其次，个性化阅读推荐系统需要有一个强大而智能的推荐算法。
目前，常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐等。
基于内容的推荐算法通过分析图书的内容、属性和标签等，为用户推荐具有相似特点的图书；协同过滤推荐算法则根据用户的借阅记录和兴趣，找到最相似的用户，推荐他们喜欢的图书；混合推荐算法则综合考虑不同算法的优劣，为用户提供多样化的推荐结果。
在设计个性化阅读推荐系统时，需要根据高校图书馆的实际情况选择适合的推荐算法，并进行相应的优化和调整。
另外，个性化阅读推荐系统的界面设计也非常重要。
界面应该简洁明了、操作友好，并提供个性化的显示和推荐功能。
用户可以通过界面对推荐结果进行筛选和排序，同时也可以通过搜索功能找到特定的图书和学术资源。
在设计界面时，需要充分考虑用户的反馈和建议，并不断进行优化和改进。
除了推荐系统本身，高校图书馆还需要有效地管理和维护推荐系统的运行。
为了保证系统的稳定性和可靠性，应该定期进行系统巡检和数据更新，及时修复和处理故障和异常。
同时，通过用户的反馈和评价，进行系统的优化和改进，不断提升系统的推荐准确性和用户满意度。
总之，高校图书馆个性化阅读推荐系统的设计与实现涉及到多个方面，包括用户需求分析、推荐算法选择与优化、界面设计和系统管理等。
高校图书馆数据分析与个性化推荐系统设计
高校图书馆数据分析与个性化推荐系统设计随着信息技术的不断发展，高校图书馆也面临着新的挑战和机遇。
为了更好地满足用户的阅读需求，提高图书馆资源的利用率，图书馆可以借助数据分析和个性化推荐系统来进行优化和改进。
一、数据分析在高校图书馆中的应用数据分析是通过收集、清洗、分析和可视化数据来获取有用信息的过程。
在高校图书馆中，数据分析可以帮助图书馆管理者了解用户的阅读偏好、借阅行为和需求，从而对图书馆的资源进行合理的配置和管理。
首先，通过分析用户的阅读偏好，了解不同学科领域的热门书目和用户倾向，可以帮助图书馆去优化购书策略，增加热门书目的进购数量，提供更加贴合用户需求的图书。
其次，通过分析用户的借阅行为，可以了解到图书馆的借还情况，包括借阅的频率、时间段、图书的归还情况等。
这些数据可以帮助图书馆更好地管理图书资源，合理规划馆藏，以满足用户的需要，优化借阅流程，提高借阅效率。
此外，数据分析还可以帮助图书馆发现一些潜在的问题和瓶颈，如有长期闲置的图书、借阅时间过长的图书等，及时采取措施解决问题。
同时，可以通过数据分析来评估图书馆的服务质量，如用户满意度调查、借阅流程改进等，进一步提高图书馆的服务水平。
二、个性化推荐系统的设计与优化个性化推荐系统是基于用户的历史行为和兴趣偏好，通过运用算法模型来预测用户的需求，为用户提供个性化的推荐服务。
在高校图书馆中，个性化推荐系统可以帮助用户更快速精准地找到自己所需要的图书。
首先，个性化推荐系统可以通过分析用户的历史借阅记录和阅读偏好，为用户推荐与其兴趣相符的图书。
比如，当用户借阅了某一本书籍后，系统可以根据该书籍的分类、作者、出版社等信息，向用户推荐与该书籍相似的图书，帮助用户发现更多符合其兴趣的图书。
其次，个性化推荐系统可以通过分析用户的阅读记录和评价，为用户推荐与其喜好相近的图书。
比如，当用户对某一本书籍进行了高评价后，系统可以根据该评价信息，推荐给用户其他类似品质的图书，提高用户的阅读体验。
高校移动图书馆个性化荐读服务模型构建
高校移动图书馆个性化荐读服务模型构建在数字化浪潮的推动下，高校图书馆正经历一场前所未有的变革。
从传统的纸质书籍借阅，到如今的电子资源检索，图书馆的服务模式正逐渐向移动端迁移。
在这个过程中，如何构建一个高效、精准、个性化的移动图书馆荐读服务模型，成为了摆在我们面前的一大挑战。
首先，我们需要明确移动图书馆荐读服务的核心目标。
这个目标应该是为读者提供最符合其需求、兴趣和阅读习惯的图书推荐。
这就像是一位贴心的私人顾问，能够深入了解每位读者的内心世界，为他们量身定制阅读计划。
为了实现这一目标，我们需要运用大数据分析技术，对读者的阅读行为进行深入挖掘和分析。
通过收集读者的借阅记录、搜索历史、浏览时长等数据，我们可以描绘出每个读者的阅读画像。
这就像是一幅精细的肖像画，将读者的阅读偏好和习惯展现得淋漓尽致。
接下来，我们需要构建一个智能化的推荐算法。
这个算法应该能够根据读者的阅读画像，自动筛选出最符合其需求的图书资源。
这就像是一台智能的过滤器，能够从海量的信息中提取出最有价值的部分。
当然，仅仅依靠算法是不够的。
我们还需要引入专业的图书馆员和教师团队，对推荐结果进行人工审核和调整。
这就像是一道严格的质检关口，确保每一本书都是经过精心挑选的佳作。
此外，我们还需要考虑如何提升服务的便捷性和互动性。
比如，可以通过移动端推送功能，将最新的图书推荐实时发送给读者；还可以设置评论区和点赞功能，让读者之间互相交流阅读心得和体验。
这就像是一座桥梁，连接起读者与图书馆之间的沟通渠道。
最后，我们需要不断优化和更新服务模型。
因为随着时间的推移和技术的发展，读者的需求和阅读习惯也会发生变化。
只有不断适应变化、追求卓越，我们的移动图书馆荐读服务才能始终保持领先地位。
总之，构建高校移动图书馆个性化荐读服务模型是一项复杂而艰巨的任务。
但只要我们坚持以读者为中心、运用先进技术、注重服务质量和持续改进，就一定能够为读者带来更加优质、便捷的阅读体验。
高校图书馆个性化图书推荐系统设计
高校图书馆个性化图书推荐系统设计徐恩元(菏泽家政职业学院 山东菏泽 274300)摘要：图书馆为高校师生提供了自主学习和发展的场所，可以说是高校的第二课堂。
在高校图书馆发展建设过程中引入信息化技术，构建个性化图书推荐系统，可以更好地满足读者多元化需求，优化高校图书馆服务质量。
文章将围绕高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和论述，希望可以更好地优化高校教育教学质量，满足高校师生的多元化发展需求。
关键词：高校图书馆 个性化图书 推荐系统 设计中图分类号：G250文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)13-0207-04 Design of Personalized Book Recommendation System inUniversity LibrariesXU Enyuan(Heze Jiazheng Vocational College, Heze, Shandong Province, 274300 China)Abstract: The library provides a place for college teachers and students to learn and develop independently, and it can be said to be the second classroom in colleges and universities. The introduction of information technology and the construction of the personalized book recommendation system in the development and construction of univer‐sity libraries can better meet the diversified needs of readers and optimize the service quality of university libraries. This paper will analyze and discuss the design of the personalized book recommendation system in university librar‐ies, hoping to better optimize the quality of education and teaching in colleges and universities, and meet the diver‐sified development needs of university teachers and students.Key Words: University library; Personalized books; Recommendation system; Design随着信息技术的不断发展和进步，高校图书馆也开始利用信息技术构建多种类型的服务体系，以满足读者的个性化阅读需求。
基于个性化推荐的数字图书馆系统设计
基于个性化推荐的数字图书馆系统设计数字化时代的发展使得许多传统行业发生巨大的变化，图书馆作为一个重要的知识载体也不例外。
随着数字技术在图书馆的应用越来越广泛，数字图书馆的出现不仅使得读者可以更方便地阅读，也使得图书馆管理者能够更好地了解读者需求、对藏书进行管理。
在数字图书馆的搭建过程中，个性化推荐技术的应用也愈发重要。
本文将从数字图书馆的发展背景、个性化推荐技术的概述、数字图书馆的个性化推荐系统设计三个方面，探讨基于个性化推荐的数字图书馆系统设计。
一、数字图书馆的发展背景数字图书馆作为新技术应用于图书馆工作的结果，是一种高度智能化的管理工具。
根据数字图书馆联系起来的概念，数字图书馆是在数字环境下同数字化生产方式相一致地为读者提供信息服务和读者服务，用数字化手段实现图书馆在传统意义上的确立和图书馆未来的更新换代。
随着互联网技术和数据库技术的不断发展，数字图书馆已经成为深受欢迎的知识共享平台。
它的出现不仅方便了读者，也给图书馆管理者带来了无数的机遇。
二、个性化推荐技术的概述在数字图书馆的设计中，个性化推荐技术是一项非常重要的技术。
个性化推荐是指系统向用户提供个性化定制的推荐服务，这些推荐服务基于用户的档案数据，如用户的使用的历史数据、嗜好数据等。
通过用户给出的数据计算，将所有用户分组，并根据每个用户的兴趣和行为特征，向他们推荐定制的内容，以实现更好的使用体验。
现有的个性化推荐算法包括基于协同过滤的算法、基于内容的推荐算法、混合型的推荐算法等。
其中，基于协同过滤的推荐算法应用最广泛，个性化推荐系统早期采用的是基于规则和专家的推荐技术，随着数据量的不断增大和多源数据的发展，基于协同过滤的推荐技术变得越来越成熟。
三、数字图书馆的个性化推荐系统设计数字图书馆个性化推荐系统主要包括用户数据收集、数据处理、人机交互和推荐算法四个部分。
在个性化推荐系统设计前首先要明确数据收集的方式，例如直接收集，间接收集等多种方式，同时还要考虑数据的隐私保护。
书籍推荐系统毕业设计
书籍推荐系统毕业设计书籍推荐系统毕业设计随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式也发生了巨大的变化。
在过去，我们可能需要去书店或图书馆寻找适合自己的书籍，但现在，我们只需通过一部智能手机或电脑，就能轻松地找到我们感兴趣的书籍。
然而，随之而来的问题是，信息的过载使我们很难做出明智的选择。
这时，一个高效的书籍推荐系统就显得尤为重要了。
一、背景介绍在过去的几年里，书籍推荐系统已经成为了许多在线书店和图书馆的重要功能。
这些系统通过分析用户的阅读历史、评分和兴趣爱好，从而为用户提供个性化的书籍推荐。
然而，现有的书籍推荐系统在准确性和个性化方面仍然存在一些问题，因此，我决定在我的毕业设计中研究和设计一个更加高效和准确的书籍推荐系统。
二、目标和方法我的目标是设计一个基于机器学习和数据挖掘技术的书籍推荐系统。
首先，我将收集大量的书籍数据，包括书籍的作者、出版社、出版日期、书籍类别等信息。
然后，我将使用机器学习算法对这些数据进行分析和建模，以了解不同书籍之间的关联性。
接下来，我将根据用户的阅读历史和评分，以及其他一些关键特征，为用户生成个性化的书籍推荐。
三、数据收集和预处理为了实现这个目标，我将从各种渠道收集书籍数据，包括在线书店、图书馆和书籍评价网站等。
然后，我将对这些数据进行清洗和预处理，以去除重复和错误的数据，并将其转换为适合机器学习算法处理的格式。
此外，我还将利用自然语言处理技术对书籍的描述和评论进行文本分析，以获取更多的特征信息。
四、特征工程和模型选择在数据预处理完成后，我将进行特征工程，即从原始数据中提取有用的特征。
这些特征可能包括书籍的流行度、作者的知名度、书籍的评分等。
然后，我将选择适合的机器学习模型来训练和预测。
常见的模型包括协同过滤、内容过滤和深度学习模型等。
我将根据实际情况选择最适合的模型。
五、系统实现和评估在模型训练完成后，我将实现一个书籍推荐系统的原型，并进行系统的测试和评估。
我将邀请一些用户来测试系统，并收集他们的反馈和评价。
毕业设计（论文）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AbstractIn the digital and network environment, university library book recommendation system has become a trend for the user demand, the system for university library personalized books recommend to carry on the design, this paper expounds the system architecture and main function. Through the user's reading interest, borrowing record, by analysing the key words and borrowed record book classification, effectively reduce the time of the user query and retrieve information, to provide users with personalized books recommend. With the rapid development of information resources, based on the characteristics of the user to provide personalized recommendation service gradually become a hot research topic and he individual needs of users is more and more important .Therefore, personalized books recommend system provides for the user's personalized service, to meet the information needs of users.Recommendation system based on user preferences for research subject, the personalized recommendation technology into the books management system management system, in order to meet the personalized needs of users. The design of this system development platform is Myeclipse, ,It's front portion using JSP design web pages, background portion's code used for the Java language, the database is Mysql to realize the personalized books recommend.This paper firstly introduces the general situation of the personalized books recommend system development at home and abroad, expounds the theoretical basis of personalized recommendation subsystem used; Then the demand for personalized book recommendation system has carried on the detailed analysis and design. Due to the personalized book recommendation system is based on the books management system management system, therefore recommended at book resources, in this article refers to the user borrowing records, and to design and imp lement the related algorithm. Finally, the work of this paper are summarized.KeyWords Personalized service; recommendation system; digital library; 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。
基于个性化需求的图书馆书籍智能推荐系统的设计与实现
REGION INFO 数字地方一、前言图书馆是收藏书籍和传播知识的殿堂。
图书馆的规模各异，少则收藏几十万册，多的可达几百万册，将如此多的书籍进行合理分类是一个较为困难的问题。
图书馆借阅时，借阅者对书籍的分类、归属和内容不熟悉，很多借阅者可能仅仅对某一方面感兴趣，但并不知道具体借哪一本书最佳，哪一本能够最大程度满足自身兴趣需求。
传统的查阅方式借助数据库系统，将书的分类、归属和内容等信息录入数据库中，借阅者根据自身兴趣查找书籍，比如借阅者喜欢“历史”类图书，他会搜索“历史”这个关键词，搜索到的结果可能有几十上百条，如果借阅者仅仅依靠“搜索关键词”“查找书名”“点击查看”等操作寻找图书，不仅耗费大量精力和时间，而且很难找到最满意的书籍。
针对该问题，本文设计了一种基于个性化需求的图书馆书籍智能推荐系统，该系统能够根据借阅者个性化需求，检索图书标签信息，为借阅者智能搜索和推荐最佳书籍，提高借阅效率[1]。
二、系统设计思路传统搜索思路仅仅局限于书名的关键词，因此出现的搜索结果多，借阅者难以选择。
如果将读者的个性化需求添加到每本书的搜索标签中，可以细化搜索步骤，缩小搜索范围。
比如历史书籍，可以设置“国外”“国内”“年代”“朝代”“纪实”“趣闻”“科教”等标签，同时拟定每本书所有搜索标签的内容偏向权重，如表1。
搜索标签包含分类权重和回归权重，分类权重区分类别，如“当代”“现代”，回归权重区分书籍涉及内容的比例，由0~1的数值表示。
表1 某两本历史书籍搜索标签内容偏向权重搜索标签国外国内年代朝代纪实趣闻科教书名A0.00 1.00当代新中国0.780.110.34书名B0.150.85现代民国0.320.540.26搜索标签及其内容偏向权重是检索书籍的重要指标，也是借阅者输入自身兴趣并进行匹配的关键要素。
借阅者可以根据系统提供的搜索标签输入兴趣需求，系统根据输入的兴趣需求智能推荐若干本书籍，并根据内容偏向指标的高低进行综合排序，标注排名前三的书籍重点推荐给借阅者。
大学图书馆数字图书推荐系统设计与实现
大学图书馆数字图书推荐系统设计与实现摘要：随着数字化时代的来临，图书馆正面临着数字化转型的挑战。
为了提供更好的服务并满足读者的需求，大学图书馆需要设计和实现一种数字图书推荐系统。
本文将介绍该系统的设计和实现过程，包括需求分析、系统架构、推荐算法以及用户界面等方面。
1. 引言图书馆作为信息资源的聚集地，为大学师生提供了丰富的学术资源。
然而，由于图书馆藏书众多，读者往往感到困惑，不知道该如何选择合适的图书。
因此，设计和实现一种数字图书推荐系统对于大学图书馆来说至关重要。
2. 需求分析在设计和实现数字图书推荐系统之前，我们首先需要进行需求分析。
通过调查和访谈读者，我们可以确定以下几个主要需求：a. 个性化推荐：根据读者的阅读习惯和兴趣，推荐符合其偏好的图书；b. 多样性推荐：除了推荐与读者兴趣相关的图书，还需要考虑推荐一些与其兴趣不同但具有一定关联性的图书，以拓宽其阅读范围；c. 实时推荐：系统需要接收和处理读者的实时反馈，及时调整推荐策略；d. 界面友好：用户界面需要简洁、直观，并提供适合不同设备的用户体验。
3. 系统架构基于以上的需求分析，我们设计了以下的系统架构：a. 数据采集：系统通过与图书馆系统和读者借阅记录进行数据交换，获取图书信息、借阅历史等数据；b. 数据预处理：对采集的数据进行清洗和转换，以便于后续的推荐算法处理；c. 推荐算法：采用协同过滤算法和内容过滤算法进行推荐。
协同过滤算法根据读者的相似性来推荐图书，而内容过滤算法基于图书的内容特征来推荐；d. 推荐结果生成：根据推荐算法的计算结果，生成最终的推荐结果；e. 用户界面：提供友好的用户界面，通过搜索、分类、个性化推荐等方式，帮助读者查找和选择图书。
4. 推荐算法在推荐算法方面，我们采用了协同过滤算法和内容过滤算法。
协同过滤算法通过分析读者间的相似性来进行推荐，可以利用读者的借阅历史和评分信息；而内容过滤算法则通过分析图书的内容特征来进行推荐，可以利用图书的标签、关键词等信息。
基于深度学习的高校图书推荐系统设计与优化
基于深度学习的高校图书推荐系统设计与优化随着互联网技术和深度学习的快速发展，图书推荐系统成为高校图书馆必备的工具。
通过推荐系统，可以帮助用户快速找到满足其需求的图书，并提倡阅读多样化。
本文将探讨基于深度学习的高校图书推荐系统的设计与优化方法。
1. 引言图书馆的宗旨是为读者提供满足其信息需求的图书资源。
然而，随着图书数量的增加和读者群体的多样化，传统的人工图书推荐已经无法满足需求。
因此，设计一个高校图书推荐系统来帮助读者发现新的阅读材料至关重要。
2. 数据获取推荐系统的关键因素之一是数据的准确性和可靠性。
为了构建一个强大的图书推荐系统，我们需要获取以下数据：用户信息、图书信息、用户-图书交互信息等。
2.1 用户信息用户信息应包括用户的个人信息、借书历史、阅读偏好等。
个人信息可以包括年龄、性别、专业等。
借书历史可以记录用户的借书记录，以了解用户的阅读水平和兴趣。
阅读偏好可以通过用户的搜索历史和阅读历史来推断，例如，在特定领域或类型的图书上用户的阅读偏好。
2.2 图书信息图书信息包括图书名称、作者、出版社、出版日期等。
此外，还可以添加图书分类信息或标签信息来进一步细分图书的类型。
这些图书信息可以通过图书馆数据库或其他开放数据源来获取。
2.3 用户-图书交互信息用户-图书交互信息包括用户的借书记录、评分、阅读时长等。
通过分析用户对不同图书的借阅行为，我们可以了解用户的偏好，并为其推荐这些感兴趣的图书。
3. 基于深度学习的推荐算法在构建高校图书推荐系统时，深度学习算法可以更好地挖掘用户和图书之间的复杂关系，从而提高推荐准确性。
以下是一些常用的基于深度学习的推荐算法。
3.1 神经网络神经网络是深度学习算法的基础。
通过构建多个隐藏层和输出层，神经网络可以对用户和图书之间的潜在关系进行建模。
例如，可以通过将用户和图书表示为向量，并通过训练神经网络来预测用户对某本图书的喜好程度。
3.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种适用于处理图像和文本数据的深度学习算法。
高校图书馆智能化服务系统的设计与实现
高校图书馆智能化服务系统的设计与实现随着科技的进步和信息化的快速发展，高校图书馆作为知识传播和学术研究的重要场所，也需要借助智能化服务系统，提供更高效、便捷的服务。
本文将讨论高校图书馆智能化服务系统的设计与实现，着重探讨系统的功能模块、技术架构和创新应用。
一、系统功能模块设计1. 资源检索与借阅服务：该模块主要提供图书、期刊、电子资源等检索功能，并支持用户在线进行预约、借阅和续借操作。
用户可以通过关键词、作者、题名等方式进行检索，并可查看资源的可借阅状态、馆藏位置等详细信息。
2. 个性化推荐服务：为了满足用户的个性化需求，系统可以根据用户的历史借阅记录、关注领域以及个人兴趣爱好，推荐相关图书、期刊及学术资料。
这种基于用户画像和数据分析的推荐功能，可以提高用户的阅读体验，同时也促进图书馆资源的更好利用。
3. 在线阅读与学习：通过系统提供的在线阅读平台，用户可以随时随地访问图书馆的电子图书和期刊资源。
系统支持在线阅读、标注、笔记、打印等操作，方便用户的学习和研究工作。
此外，系统还可以提供相关学习资源的推荐和学习指导，帮助用户更好地利用图书馆资源。
4. 数据分析与统计：系统通过对用户借阅信息、资源利用情况等数据进行分析和统计，可以为图书馆管理者提供决策支持。
例如，系统可以统计最受欢迎的图书或期刊，分析用户借阅偏好等，从而指导图书馆的资源采购和服务改进。
二、技术架构设计1. 系统平台选择：为了确保系统的高可用性和易维护性，可以选择采用分布式架构，基于云计算平台实现。
同时，系统应支持跨平台的访问，可以在不同的终端设备上进行使用，如PC、移动端等。
2. 数据库设计：系统的数据存储应采用数据库管理系统，可以选择关系型数据库或者NoSQL数据库，根据数据规模和性能需求进行选择。
数据库的设计要考虑到数据安全性、数据一致性和数据的快速读写能力。
3. 前端设计：系统的前端界面应该简洁明了，用户友好，尽量降低用户的操作难度。
高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统设计
咨 询功能 是指 提供 在线 、实 时用 户咨询 服务 。用 户可 以随时 随地通 过互 联 网络 接入 系统 ，通过 咨询 功 能进行 图书资 源相关 咨询 ，也 可 以通过 Ｅ ｍａｌ 咨 询情 况 发送 至 用户 的注册 电子信 箱 ，以便用 户 查 — ｉ将
阅和浏 览 。
提 供 主 动 式个 性 化 服 务 。
［ 键 词 ］ 高 校 图书 馆 ；书 籍 推 荐 系统 ； 系统 架构 关 ［ 图分 类 号 ］ Ｔ ３ １２ 中 Ｐ １ ． ［ 献 标 识 码 ］ Ａ 文 ［ 文章 编 号 ］ １７ —１ ０ （０ ２ ９ ０ ３— ２ ６ ３ ４ ９ ２ １ ）０ 一Ｎ ９ ０
而期 刊导 航可 以 为读 者 提 供 相 应 期 刊信 息 。
１ ５ 评价 功能 ．
用户通 过 登 录 后 可 进 行 显 示
或隐式 评 分 ，而 系 统通 过 协 同过 滤推 荐算 法 产 生 书 籍 推荐 清 单 并
通 过 Ｅ ｍａ 发送 到 用 户 邮箱 ，便 － ｉ ｌ
于用 户浏览 （ 图 ２ 。 见 ）
方 向和用户 收藏夹等 ） 。
［ 收稿 日期］２ １ ０ ２—０ —１ ６ ５ ［ 作者简介］孙健波 （ ９ ｏ ） １ ８ 一 ，男 ，２ ０ ０ ４年大学毕业 ，硕士 ，讲师 ，现主要从事计算机网络方向、软件方向方面的教学与研究工作。
长江大学学报 （ 自然 科 学 版 ） 理 工 ＊计 算 机 科 学 与 电 子 信 息 工程
长 江 大 学 学 报 （ 然 科 学 版 ） 理 工 ２１ 年 ９ 第 ９ 第 ９ 自 ０２ 月 卷 期 Ｊｕｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｅＵ ｉ ｒｉ （ ａ ｃ Ｅ ｉ ｃ＆Ｅ ｇ Ｓ ｐ ２ １ ，Ｖｏ． ． ｏ ｒａ ｏ ｎ ｔ ｎｖ ｓ ｙ Ｎ ｔ ｉ ｄｔ ｉ ｎ ｅ． ０ ２ Ｙ ｚ ｅ ｔ Ｓ ）Ｓ １９Ｎｏ ９
高校图书馆智能推荐系统设计与开发
系统的用户界面应设计简洁、友好并且易于操作。读者可以通过界面浏览图书馆的资源、查询图书信息、借阅图书并查看推荐结果。同时，界面也应该支持个性化的设置，让读ห้องสมุดไป่ตู้可以根据自己的需求进行修改和调整。
二、系统开发
1. 后台架构
高校图书馆智能推荐系统的后台架构应采用现代化的技术和框架。这包括使用高性能的数据库管理系统存储图书和读者数据，使用分布式计算框架加速数据处理和分析，以及使用云计算和虚拟化技术实现系统的高可用性和弹性扩展性。
2. 前端开发
前端开发是系统开发过程中的重要环节，它直接决定了系统的用户体验和易用性。前端开发人员应采用现代化的前端技术，如HTML5、CSS3和JavaScript等，设计并实现系统的用户界面。同时，还需要考虑响应式设计，使得系统可以在不同的设备和屏幕上呈现良好的用户体验。
3. 数据库管理与优化
系统的数据库管理与优化是确保高校图书馆智能推荐系统高效运行的关键。开发者需要对数据库进行合理的设计和优化，使用合适的索引和查询优化技巧来提高系统对大规模数据的处理能力和查询性能。
2. 用户注册与身份验证
为了进行个性化推荐，系统需要读者进行注册，并对其身份进行验证。通过读者的注册信息，系统可以更好地了解他们的兴趣和偏好，为其提供更准确的推荐。
3. 个性化推荐算法
个性化推荐算法是高校图书馆智能推荐系统设计的核心。基于大数据分析和机器学习的技术，系统可以根据读者的兴趣和借阅历史来推荐符合其偏好的图书。常用的个性化推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤和深度学习等方法。
4. 系统测试与调试
系统开发完成后，需要进行全面的测试和调试工作。测试人员应针对系统的各项功能进行测试，包括用户注册与登录、图书检索、推荐准确度等方面。同时，还需要对系统进行压力测试，以保证其在高并发场景下仍能正常运行。
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（ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ， Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｓ ｈ ａ ａ ｎ ｘ ｉ ７ １ ０ １ ２ ７ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｔ ｏ ｍｉ ｎ ｅ ｄ ａ ｉ ｌ ｙ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｙ ，ａ ｒ ｎ ｄ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｓ ａ ｂ ｏ ｏ ｋ ｐ ｅ ｓｏ ｒ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｒ ｅ ｃ ・ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｉ ｎ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｙ． ｒ ｈ ｅ Ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｈ ａ ｓ ｔ ｗ ｏ ｋ ｅ ｙ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ： ｒ ｅ ａ ｄ ｅ ｒ ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｉ ｒ ａ ｎ ｐ ｕ ｒ ・
化 服务 。本 文推 出的个 性 化 图书推 荐 系统 将对 图书 馆 在 开 展 个 性 化 服 务 中遇 到 的 如 何 提 高 读 者 到 馆 率。 如 何提 高 图书 利用 率 ， 如何 让 图书 馆所 采 购 的书 更 加受 读 者 的欢 迎 等 问题 得 以解决 。
１ 图书推 荐 系统概 述
发现对 自己有 价值 的信 息 ：另 一方 面 让信 息 能够 展 现在对 它 感兴趣 的读 者面 前 ．从 而实 现信 息 消费 者
和信 息生 产者 的双 赢 ］ 。
一
管 理人员 ，可 以快捷 地 了解 到读 者 需要 的以及 借 阅 量 大 的图书 。
近 几年 随着 数 据挖 掘技 术 在 国 内的发 展 ，图书 馆 领域 开始 借 助数 据挖 掘技 术 来实 现 图书 馆 的个 性
这些 读者 行 为数 据里 面 分析 挖掘 读 者 的借 阅爱好 以 及 图书 的借 阅率 ：最 后 通过 推荐 算 法模 块来 构 建 图 书馆 的个 性 化推荐 系 统原 型 。 ２ 个性 化 图书推 荐 系统 的设计 原 则 本 文所设 计 的个 性 化 图书推 荐 系统 针 对 的读 者 是 图书馆 管 理 系统 中 的读者 ，而读 者行 为 信息 则是
Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｌｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ’ Ｓ Ｂｏ ｏ ｋ Ｐｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ Ｒｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ２ ７ ）
要： 应 用 数 据 挖 掘 技术 对 高校 图 书馆 日常 产 生 的 数 据 进 行 挖 掘 ， 设 计 一 个 适 合 图 书 馆 使 用 的个 性 化 图书 推 荐 系 统 。 该 系
统 具 有 ２个 关 键 功 能 ： 读 者 个性 化 推荐 功 能和 管 理 者 采 购 推 荐 功 能 。 关键词 ： 高 校 图书 馆 ； 个性化服务 ； 图 书推 荐 系 统 ； 数据 挖掘 中图 分 类 号 ： Ｇ ２ ５ ０ ． ７ １ 文献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — ８ ０ ９ ５ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． ０ ３ １
２ ． １ 易用性
所 谓 图书推 荐 系统 就是 利 用输 入 的历 史数 据来 预测读 者潜 在 的喜 好 和兴 趣 ．并依 此 向读 者提 供 个 性 化 的推 荐服 务 。读者 的行为 评估 通 常是 一个 重 要 的数 据源 。推荐 系统 实际 上就 是通 过 分析 挖掘 读 者
ｃ ｈ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｙ； ｒ ｐ ｅ ｓｏ ｒ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ；Ｂ ｏ ｏ ｋ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ４年 １月
Ｊ ＡＮ． ２ ０ １ ４
情 报 探 索
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ
第 １ 期（ 总１ ９ ５期 ）
Ｎｏ ．１ （ Ｓ ｅ ｉａ ｒ ｌ Ｎｏ ．１ ９ ５ ）
高校图书馆个性化图书推荐系统设计
聂 飞 霞
（ 西北 大学图书馆 陕西西安
的行 为 记 录 来 预测 读 者 未来 有 可 能 喜欢 的 资 源 ， 主
动将 预 测结 果 以某 种 形式 推 荐 给读 者 口 ］ 。推 荐 系 统 的主要 任 务就是 联 系读 者 和信 息 ，一 方 面帮助 读 者
本 系统 的设 计 简单 易用 ，读者 只需 输 入读 者证
号 或学 号就 可 以接受 提 供个 性化 服 务 。而 对于 图 书
系统 中所 存储 的读者 借 还数 据 、 日志等 ． 通 过对 这些
行 为信 息进 行分 析挖 掘 ，从 而对 不 同 的读者 进行 个 性化 推荐 服 务 。同时为 本馆 图书管 理人 员 提供 图书
采 购方 面 的推荐 服务 。本文 所设 计 的 系统具 有 一些 比较突 出 的特性 。