JAVA开源项目 图书个性化推荐系统 计算机毕业设计

本文项目编号 T 015 ，文末自助获取源码 \color{red}{T015，文末自助获取源码} T015，文末自助获取源码

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目录

• 一、系统介绍
• • [1.1 业务分析](#1.1 业务分析)
  • [1.2 用例设计](#1.2 用例设计)
  • [1.3 时序设计](#1.3 时序设计)
• 二、演示录屏
• 三、启动教程
• 四、功能截图
• 五、文案资料
• • [5.1 选题背景](#5.1 选题背景)
  • [5.2 国内外研究现状](#5.2 国内外研究现状)
  • [5.3 可行性分析](#5.3 可行性分析)
• 六、核心代码
• • [6.1 查询图书](#6.1 查询图书)
  • [6.2 新增图书预约](#6.2 新增图书预约)
  • [6.3 查询图书资讯](#6.3 查询图书资讯)

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一、系统介绍

1.1 业务分析

基于Vue.js和SpringBoot的图书个性化推荐系统，分为用户网页和管理后台，可以给管理员、学生使用，包括图书分类模块、图书信息模块、图书预约模块、图书退换模块、留言板模块和系统基础模块，项目编号T015。

1.2 用例设计

本图书个性化推荐系统主要包括二大功能模块，即学生功能模块 和管理员功能模块。

管理员模块：系统中的核心用户是管理员，管理员登录后，通过管理员功能来管理后台系统。主要功能有：首页、个人中心、学生管理、图书分类管理、图书信息管理、图书预约管理、退换图书管理、管理员管理、留言板管理、系统管理等功能。

学生：首页、个人中心、图书预约管理、退换图书管理、我的收藏管理等功能。

1.3 时序设计

登录模块主要满足了管理员以及学生的权限登录，登录模块顺序图如下。

管理员以及学生登录后均可进行添加信息操作，添加信息模块顺序图如下。

二、演示录屏

三、启动教程

四、功能截图

五、文案资料

5.1 选题背景

随着信息技术的快速发展，人们获取信息的途径越来越多样化，图书资源也日益丰富。然而，面对海量的图书资源，用户往往难以找到自己感兴趣的书籍。为了解决这一问题，图书个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是一种基于用户兴趣和行为的智能推荐技术，能够根据用户的历史行为、偏好和社交关系等信息，为用户推荐符合其兴趣的书籍。

5.2 国内外研究现状

国外图书个性化推荐系统的研究现状已经取得了显著的进展，特别是在机器学习和数据挖掘技术的应用方面。近年来，研究者们致力于开发更加智能、高效的推荐算法，以满足用户日益增长的个性化需求。这些算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等，它们通过分析用户的历史行为、偏好和社交网络信息，为用户提供定制化的图书推荐。此外，深度学习技术在图书推荐领域的应用也逐渐增多，如使用卷积神经网络和循环神经网络对文本数据进行建模，以提高推荐系统的准确性和鲁棒性。同时，为了解决数据稀疏性和冷启动问题，一些研究者开始尝试利用元数据、用户反馈和跨领域知识来增强推荐效果。尽管如此，图书个性化推荐系统仍面临一些挑战，如用户隐私保护、推荐系统公平性和多样性等。未来的研究需要在这些方面进行更深入的探讨，以实现更加全面、可靠的个性化推荐服务。

国内图书个性化推荐系统的研究现状已经取得了显著的进展，随着大数据和人工智能技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注这一领域。目前，国内图书个性化推荐系统主要采用基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等方法，通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣，为用户推荐符合其个性化需求的图书。同时，许多研究者也在探索利用深度学习、自然语言处理等先进技术，提高推荐系统的准确性和智能化水平。此外，为了满足用户多样化的阅读需求，一些推荐系统还尝试结合用户的社会网络信息、情境信息等多维度数据，实现更加精准的个性化推荐。然而，尽管取得了一定的成果，国内图书个性化推荐系统仍面临着数据稀疏、冷启动问题、用户隐私保护等挑战，需要进一步的研究和探索。

5.3 可行性分析

图书个性化推荐系统在当前数字化时代具有显著的经济可行性，因为它能够为书店、在线平台和图书馆等提供一种高效、低成本的方式来满足用户对个性化阅读体验的需求。通过利用大数据和机器学习技术，系统能够分析用户的历史行为、偏好和兴趣，从而推荐最符合其口味的书籍，这不仅提高了用户满意度，还能增加销售额和客户忠诚度。此外，个性化推荐系统还能降低库存成本，减少过剩库存的风险，同时提高图书的周转率。随着技术的进步和用户需求的不断变化，投资于图书个性化推荐系统将为相关企业带来长期的竞争优势和商业价值。

图书个性化推荐系统在当今社会具有极高的可行性，因为它能够满足人们日益增长的个性化需求。随着互联网的普及和大数据技术的发展，我们可以更准确地分析用户的兴趣和阅读习惯，从而为他们推荐更符合个人喜好的书籍。这种系统不仅能够提高用户的阅读体验，还能帮助出版社和书店更有效地推广图书，实现资源的优化配置。此外，个性化推荐系统还可以激发读者的阅读兴趣，拓宽他们的知识视野，促进知识的传播和交流。因此，图书个性化推荐系统在当今社会具有广泛的应用前景和深远的社会影响。

六、核心代码

6.1 查询图书

@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params, TushuxinxiEntity tushuxinxi, HttpServletRequest request){
    EntityWrapper<TushuxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<TushuxinxiEntity>();
    PageUtils page = tushuxinxiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, tushuxinxi), params), params));

    return R.ok().put("data", page);
}

6.2 新增图书预约

@RequestMapping("/save")
public R save(@RequestBody TushuyuyueEntity tushuyuyue, HttpServletRequest request){
    tushuyuyue.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
    ValidatorUtils.validateEntity(tushuyuyue);
    tushuyuyueService.insert(tushuyuyue);
    return R.ok();
}

6.3 查询图书资讯

@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params, NewsEntity news, HttpServletRequest request){
    EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>();
    PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params));

    return R.ok().put("data", page);
}

本文项目编号 T015，希望给大家带来帮助！