个性化图书推荐系统设计与实现(源码)
为了实现在校学生对图书馆实际应用情况的需求，将的所有学生作为服务对象，为了节省学校学生借阅书籍、查询书籍的时间，使用了C#、HTML和SQL来开发图书推荐系统，推荐算法方面使用Python来完成，在给学生提供图书馆基本功能的同时还能够为学生推荐与他阅读过相似书籍的其他学生所阅读过的书籍。系统以高校学生为服务对象，满足其对图书推荐的需求。系统采用三层架构的方式，使系统的整体构造更加清晰明了，便于对系统的开发和完善。在系统完成的过程中主要遇到的就是推荐算法部分的冷启动问题和数据稀疏性的问题，最终通过使用借阅次数最多的书籍推荐给新用户的方法来解决问题。经过系统的设计与实现，满足了在实现对书籍的搜索及历史信息查看的同时，还推荐适合的书籍给学生。关键词 C#，Python，推荐算法，冷启动推荐系统可以在很多地方发现他的影子，比如信息检索、机器学习，当然在数据挖掘方面也会被应用。现今的电子商务在很大程度上都运用到了推荐系统的相关技术，所以说在电子商务上推荐系统可以说是非常普及。推荐系统向用户推荐项目，如书籍、电影、视频、电子产品和许多其他产品。推荐系统可以对用户进行分析，做出相关推荐，帮助用户在网上交易中做出正确的决策，增加销售量，重新定义用户的网页浏览体验，留住客户，增强他们的购物体验。信息过载问题是由搜索引擎解决的，但它们不提供数据的个性化。推荐引擎提供个性化。推荐系统包括基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统、混合推荐系统、基于人口和关键词的推荐系统[3]。各种类型的算法被不同类型的推荐系统中的各个研究者所使用。关于这一课题已经做了大量的工作，但在数据科学家中仍然是一个非常受欢迎的话题。它也属于数据科学领域。
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究综述 1
2 系统需求分析 3
2.1 功能需求分析 3
2.2 系统开发工具及主要技术 4
2.3 算法介绍 5
3 系统的技术难点及解决方法 7
3.1 技术难点 7
3.2 系统需求 8
3.3 统计信息展示 9
4 系统设计 9
4.1 系统功能设计 9
4.2 系 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
统架构设计 9
4.3 系统算法实现 10
4.4 系统详细设计 14
4.5 UML建模 17
5 数据库系统设计 20
5.1 需求分析 20
5.2 数据库概念设计 21
5.3 数据库物理设计 23
6 系统实现 26
6.1 我的主页模块 26
6.2 证件信息模块 28
6.3 历史信息模块 29
6.4 预约书籍模块 30
6.5 书籍推荐模块 32
7 软件测试 33
7.1 单元测试 33
7.2 集成测试 35
7.3 确认测试 37
7.4 测试总结 38
结论 39 致谢 40
参考文献 41
引言
1.1 课题背景
随着互联网及其他相关业务的发展技术，人们对于知识的获取有了更多的方式，人们可以通过很多途径快速获得新的知识与技能，但是也是因为网络技术的发展，人们迎来了信息过载的问题，用户无法准确获得对自己有用的信息内容所以如何在众多信息中筛选出适合自己的信息，已经成为一个至关重要的问题，而个性化推荐就是解决这个问题最重要的一种手段。现今社会大量的信息是可用的，推荐系统推荐适当的信息取决于用户的需要，一些电商网站对推荐系统的使用率就很高。协同过滤是历史悠久的成功的推荐技术[1]。亚马逊网站就曾经在图书界面使用过协同过滤。基于协同过滤的产品推荐数据库中其他类似用户的评级，随着Web 2.0的到来，用户可获得许多选项来检索数据，在基于Web的社交网络中，用户可以创建他的简介，交朋友，表达意见等[2]。推荐系统正在发挥这个优势推荐产品给目标用户，而往往用户喜欢听从他们的建议。在信任机制的帮助下，用户可以分配对朋友的信任程度。
推荐系统可以在很多地方发现他的影子，比如信息检索、机器学习，当然在数据挖掘方面也会被应用。现今的电子商务在很大程度上都运用到了推荐系统的相关技术，所以说在电子商务上推荐系统可以说是非常普及。推荐系统向用户推荐项目，如书籍、电影、视频、电子产品和许多其他产品。推荐系统可以对用户进行分析，做出相关推荐，帮助用户在网上交易中做出正确的决策，增加销售量，重新定义用户的网页浏览体验，留住客户，增强他们的购物体验。信息过载问题是由搜索引擎解决的，但它们不提供数据的个性化。推荐引擎提供个性化。推荐系统包括基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统、混合推荐系统、基于人口和关键词的推荐系统[3]。各种类型的算法被不同类型的推荐系统中的各个研究者所使用。关于这一课题已经做了大量的工作，但在数据科学家中仍然是一个非常受欢迎的话题。它也属于数据科学领域。
个性化图书推荐使用协同过滤算法，根据用户对图书馆书籍借阅情况进行分析，根据中国图书分类法，把图书分为22类，用户对每类图书的借阅作为对每种图书的评级，给用户推荐相似用户所阅读的图书。
1.2 国内外研究综述
随着互联网与网络技术的普及，国内外许多专业人士对个性化推荐抱有了很大的期望，并为之进行了深入的研究，得到了许多显著的成果。
1.2.1 国外研究现状
在1995年三月份的时候，梅隆大学等罗伯特教授等人在美国的人工智能协会中根据导航问题提出了一种新型个性化导航系统来解决一些研究中的问题。斯坦福大学的马尔科巴拉巴诺维奇教授在美国的人工智能协会上提出了个性化推荐系统的可能性。在1996年，雅虎在网站上开通了一个新的入口为用户提供个性化服务。在1999年的时候，坦贾乔丁在德国开发出了第一个电子商务的模型系统。为之后电子商务的发展奠定了深远的基础，昭示了日后的电子商务蓬勃发展。
最著名的推荐系统也最具特点的推荐系统是一个关于网络新闻的推荐系统，它是由麻省理工大学的雷斯尼克和明尼苏达大学的尼奥图托伊亚沃夫等研究出来的[4]。这个推荐系统运用的方法是协同过滤算法，系统分析在新闻网站上的用户历史阅读新闻的信息，通过这些信息，对其他新闻情况进行预测并评分，并把得到的结果推送给该用户，这个系统也可以适用于其他各种类型，如商品、音乐、书籍等，麻省理工就有人通过用户与用户之间在音乐喜好方面的相似度的情况开发出了一个关于音乐的个性化推荐系统Ringo。
亚马逊网站上也运用了协同过滤技术，这个项目是由Gerg Linden等研究并开发的。这个项目通过研究用户在网站上的已购买物品和已经评分的物品，最后给用户展示根据这两样得到的相似度高的产品来进行推荐。此系统把离线和在线两种模式糅合到一起，不但在运行速度上超过原有系统，而且得到了相对较高的推荐技术。
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究综述 1
2 系统需求分析 3
2.1 功能需求分析 3
2.2 系统开发工具及主要技术 4
2.3 算法介绍 5
3 系统的技术难点及解决方法 7
3.1 技术难点 7
3.2 系统需求 8
3.3 统计信息展示 9
4 系统设计 9
4.1 系统功能设计 9
4.2 系 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
统架构设计 9
4.3 系统算法实现 10
4.4 系统详细设计 14
4.5 UML建模 17
5 数据库系统设计 20
5.1 需求分析 20
5.2 数据库概念设计 21
5.3 数据库物理设计 23
6 系统实现 26
6.1 我的主页模块 26
6.2 证件信息模块 28
6.3 历史信息模块 29
6.4 预约书籍模块 30
6.5 书籍推荐模块 32
7 软件测试 33
7.1 单元测试 33
7.2 集成测试 35
7.3 确认测试 37
7.4 测试总结 38
结论 39 致谢 40
参考文献 41
引言
1.1 课题背景
随着互联网及其他相关业务的发展技术，人们对于知识的获取有了更多的方式，人们可以通过很多途径快速获得新的知识与技能，但是也是因为网络技术的发展，人们迎来了信息过载的问题，用户无法准确获得对自己有用的信息内容所以如何在众多信息中筛选出适合自己的信息，已经成为一个至关重要的问题，而个性化推荐就是解决这个问题最重要的一种手段。现今社会大量的信息是可用的，推荐系统推荐适当的信息取决于用户的需要，一些电商网站对推荐系统的使用率就很高。协同过滤是历史悠久的成功的推荐技术[1]。亚马逊网站就曾经在图书界面使用过协同过滤。基于协同过滤的产品推荐数据库中其他类似用户的评级，随着Web 2.0的到来，用户可获得许多选项来检索数据，在基于Web的社交网络中，用户可以创建他的简介，交朋友，表达意见等[2]。推荐系统正在发挥这个优势推荐产品给目标用户，而往往用户喜欢听从他们的建议。在信任机制的帮助下，用户可以分配对朋友的信任程度。
推荐系统可以在很多地方发现他的影子，比如信息检索、机器学习，当然在数据挖掘方面也会被应用。现今的电子商务在很大程度上都运用到了推荐系统的相关技术，所以说在电子商务上推荐系统可以说是非常普及。推荐系统向用户推荐项目，如书籍、电影、视频、电子产品和许多其他产品。推荐系统可以对用户进行分析，做出相关推荐，帮助用户在网上交易中做出正确的决策，增加销售量，重新定义用户的网页浏览体验，留住客户，增强他们的购物体验。信息过载问题是由搜索引擎解决的，但它们不提供数据的个性化。推荐引擎提供个性化。推荐系统包括基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统、混合推荐系统、基于人口和关键词的推荐系统[3]。各种类型的算法被不同类型的推荐系统中的各个研究者所使用。关于这一课题已经做了大量的工作，但在数据科学家中仍然是一个非常受欢迎的话题。它也属于数据科学领域。
个性化图书推荐使用协同过滤算法，根据用户对图书馆书籍借阅情况进行分析，根据中国图书分类法，把图书分为22类，用户对每类图书的借阅作为对每种图书的评级，给用户推荐相似用户所阅读的图书。
1.2 国内外研究综述
随着互联网与网络技术的普及，国内外许多专业人士对个性化推荐抱有了很大的期望，并为之进行了深入的研究，得到了许多显著的成果。
1.2.1 国外研究现状
在1995年三月份的时候，梅隆大学等罗伯特教授等人在美国的人工智能协会中根据导航问题提出了一种新型个性化导航系统来解决一些研究中的问题。斯坦福大学的马尔科巴拉巴诺维奇教授在美国的人工智能协会上提出了个性化推荐系统的可能性。在1996年，雅虎在网站上开通了一个新的入口为用户提供个性化服务。在1999年的时候，坦贾乔丁在德国开发出了第一个电子商务的模型系统。为之后电子商务的发展奠定了深远的基础，昭示了日后的电子商务蓬勃发展。
最著名的推荐系统也最具特点的推荐系统是一个关于网络新闻的推荐系统，它是由麻省理工大学的雷斯尼克和明尼苏达大学的尼奥图托伊亚沃夫等研究出来的[4]。这个推荐系统运用的方法是协同过滤算法，系统分析在新闻网站上的用户历史阅读新闻的信息，通过这些信息，对其他新闻情况进行预测并评分，并把得到的结果推送给该用户，这个系统也可以适用于其他各种类型，如商品、音乐、书籍等，麻省理工就有人通过用户与用户之间在音乐喜好方面的相似度的情况开发出了一个关于音乐的个性化推荐系统Ringo。
亚马逊网站上也运用了协同过滤技术，这个项目是由Gerg Linden等研究并开发的。这个项目通过研究用户在网站上的已购买物品和已经评分的物品，最后给用户展示根据这两样得到的相似度高的产品来进行推荐。此系统把离线和在线两种模式糅合到一起，不但在运行速度上超过原有系统，而且得到了相对较高的推荐技术。
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