毕业设计（论文）个性化图书推荐系统.docx

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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.

KeyWords Personalizedservice;recommendationsystem;digitallibrary;interestingness.

-I-

-II-

目录

-IV-

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。

-0-

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。

-20-

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，在此基础上提出本论文主要研究的内容和目标。

然后，分析个性化推荐系统的相关概念，在此基础上进一步研究、探讨利用这些理论方法来实现个性化推荐系统的相关途径及关键技术。

其次，根据本文提出的理论框架，全面分析个性化图书推荐系统的总体结构、工作流程，形成一个可行的个性化图书推荐系统解决方案，并在此基础上进一步明确本论文重点研究的关键技术。

再其次，在分析相关工作的基础上，研究个性化图书推荐系统的详细设计方案和主要功能的设计，实现相关算法的设计。

最后，根据本文提出的主要方法思想，设计实验方案并对实验结果进行分析和总结。

2相关理论及关键技术概述

2.1个性化服务

为了实现个性化服务，首先需要跟踪和学习用户的兴趣和行为，并设计一种合适的表达方式。

为了把资源推荐给用户，必须组织好资源，选取资源的特征，并采用合适的推荐方式。

此外，还必须考虑系统的体系结构，考虑在服务器端、客户端实现的利弊。

设计时，考虑模块间的接口设计及人机交互。

用户的界面是人机交互的主要方式，对于软件与用户间的交互设计，需要考虑到可使用性、灵活性及可靠性。

考虑到方便用户使用以及用户的不同应用水平等，使所设计的接口尽量满足不同用户的要求，在自己设计用户界面时，限于编程经验，已尽量保证用户正确、可靠地使用系统及有关程序和数据的安全性[5]；在设计时，遵循界面设计原则，减少用户记忆负担，保持界面一致,多使用可复用的代码。

2.2相关开发技术介绍

2.2.1JSP介绍

JSP的全称是Java Server Pages，它是Sun公司推出的一种动态网页技术标准。

它是在传统的静态页面文件（如超文本标记语言代码）中，插入Java程序片段和JSP代码，构成JSP页面。

JSP有如下特点：

（1）内容生成和显示分离

生成内容的逻辑被封装在标识和JavaBeans组件中，并且捆绑在小脚本中，所有的脚本在服务器端运行。

（2）强调组件的重要性

大多数JSP页面依赖于可重用跨平台的组件来执行应用程序所要求的较为复杂的处理，基于组件的方法可以使开发人员能够共享和交换普通操作的组件，加速了总体开发过程[6]。

（3）采用标识简化开发界面

JSP技术封装了许多功能，这些功能是在易用且与JSP相关的XML标识中生成动态内容所需的。

（4）良好的整合性

JSP技术很容易整合到多种应用体系结构中，以利用现有的工具和技巧，并且扩展到能够支持企业级的分布式应用[7]。

（5）安全性和平台无关性

由于JSP页面的内置脚本语言基于Java编程语言，而且所有的JSP

页面都被编译成JavaServlet，所以JSP页面具有Java技术的所有优点，包括健壮的存储管理和安全性[8]。

2.2.2Servlet介绍

Servlet是一种独立于平台和协议的服务器端的Java应用程序，可以生成动态的Web页面，它担当Web浏览器或其他HTTP客户程序发出请求，与HTTP服务器上的数据库或应用程序之间的中间层[9]。

Servlet与JSP的比较：

JavaServer Pages（JSP）是一种实现普通静态HTML和动态HTML混合编码的技术，JSP并没有增加任何本质上不能用Servlet实现的功能。

但是，在JSP中编写静态HTML更加方便，不必再用println语句来输出每一行HTML代码。

更重要的是，借助内容和外观的分离，页面制作中不同性质的任务可以方便地分开：

比如，由页面设计者进行HTML设计，同时留出供Servlet程序员插入动态内容的空间[10]。

2.3系统开发工具及环境配置

2.3.1系统开发工具

（1）Java虚拟机：

jdk1.6.0_10

（2）Java开发集成工具：

MyEclipse9.0

MyEclipse是用于开发Java，J2EE的Eclipse插件集合。

（3）MySQL

MySQL是数据库管理系统，包含mysqld，很多库及客户程序。

（4）apache-tomcat-6.0.36

集成Tomcat和Apache，使Apache和Tomcat处理的对象不同，前者对应静态html，后者对应JSP和Servlet。

（5）Navicat_for_MySQL_10.0.11.0

Navicat是MySQL用户界面开发管理工具，提供类似于SQL Server的用户管理界面，功能强大且操作方便[13]。

2.3.2开发环境搭建

安装java运行环境：

从sun的官网上下载JDK1.6与JRE的集成安装文件，运行安装向导；配置环境变量；测试Java运行环境。

安装MyEclipse9.0。

安装Tomcat：

在官网下载程序，运行ApacheTomcat安装向导；配置系统环境变量。

安装MySQL及NavicatforMySQL。

2.3.3系统运行环境

1）操作系统windows7或Windows8

2）硬件配置2.40GHzCPU，2.00GB内存，1366x768显示器，7200RPM硬盘。

3）软件配置MySQL5数据库，NavicatforMySQL，Web服务器

Tomcat6.0，JDK1.6，IE6浏览器。

3个性化图书推荐系统的需求分析

3.1个性化图书推荐系统可行性分析

可行性分析也称为可行性研究，通过对被开发系统的可行性研究，能够实现用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否可以解决，可行性研究是要进一步压缩简化系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行设计的过程[11]。

可以从技术可行性、操作可行性、实践可行性等方面进行分析。

（1）技术可行性：

个性化图书推荐系统是基于Java开发的，它具有良好的面向对象结构，平台独立性等优点。

数据库服务器选择MySQL，因其在商业智能，开发工作效率等方面的突出表现，得到了众多用户的青睐。

所以，本系统的软件开发平台已经成熟和可行。

就硬件条件来说，对于科技日新月异的今天，硬件更新和发展的速度与日俱增，不管是容量、可靠性还是价格都完全能够满足开发这个软件系统的需要。

（2）开发方案的可行性。

需要个性化推荐的应用一般具备两个条件。

第一，该应用领域出现了信息过载（information overload），用户不可能把所有的书籍都看过之后再决定自己喜欢什么样的图书；第二，大部分用户没有自己明确的图书需求目标，因此无法有效地单纯的使用搜索引擎来满足自己的需求。

所以个性化图书推荐系统具有很高开发方案的可行性。

（3）实践可行性：

目前，大多数企业具备了建立自己的电子商务网站的基础，本个性化图书推荐系统的开发适应了社会发展的趋势。

实践证明，本系统符合实际需要，具有实践价值，具有较强的生命力。

本系统使用Java语言开发，系统的数据库服务器使用MySQL，MySQL具有对同一时间访问数据的用户数量没有限制，支持大型的数据库和商业智能等优点。

所有本系统使用的开发技术和开发平台是可行的，而对于本系统的硬件可行性，如今的硬件产品在性能和容量上都能得到满足。

3.2个性化图书推荐系统功能需求分析

个性化图书推荐系统是基于Web平台实现用户通过因特网查询所感兴趣的图书，用户可以在图书列表的Web页面选择图书浏览。

用户要使用个性化推荐功能，必须是已注册的，包括个人的主要信息；管理员可以在后台对图书信息和用户信息进行管理。

本个性化图书推荐系统可以按角色划分和功能模块划分。

（1）按角色划分：

本系统主要划分为前台用户和后台管理员。

个性化图书推荐系统用户即系统前台用户，是个性化图书推荐系统服务的最终使用者。

信息推荐模块

信息过滤模块

用户分析模块

需求信息模块

（2）按功能模块划分：

将系统分为六个模块：

用户接口模块，需求信息模块，信息检索模块，用户分析模块，信息过滤模块，信息推荐模块。

如图3-1所示。

个性化图书推荐系统

信息检索模块

用户接口模块

图3-1系统总体功能需求框图

用户接口模块：

是用户与系统之间的接口。

负责处理用户初次输入的用户信息，并将它存储在用户信息库中，接收用户输入的认证信息，与用户信息库中的个人认证信息比较，完成用户身份认证；处理用户的检索需求。

需求信息模块：

是对用户接口模块送来的用户最初兴趣信息进行分析，建立用户模型。

并根据用户反馈修改用户模型。

信息检索模块：

是接收用户接口模块处理过的用户检索需求，检索本地数据库，并将检索结果送到信息过滤模块，并将其存储到本地信息库中。

用户分析模块：

通过用户的借阅记录提取关键字，通过关键字系统调取数据库中的关键字表进行推荐信息，实现信息资源共享。

还可以分析借阅记录中的图书类别,通过图书分类号查找图书分类表,找到相关图书进行推荐。

信息过滤模块：

是根据用户模型对信息检索模块返回的检索结果进行过滤并将过滤的结果送到信息推送模块；此外，如果用户分析模块找关键字进行推荐，信息过滤模块也将这些用户的个性化信息传送到信息推荐模块。

信息推荐模块：

是负责实现主动信息服务，根据用户信息库中对于信息推送的时间、数量等设置，将经过信息过滤模块过滤的信息推送到用户接口模块。

3.3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管理系统中的读者，而读者行为信息则是系统中说存储的读者借还数据，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。

个性化图书推荐系统的设计原则主要包括四个方面：

易用性、可扩展性、完整性、开放性。

个性化图书推荐系统遵循的四点设计原则具体描述如下：

（1）易用性原则

本系统的设计简单易用，读者只需输入借阅证号或学号就可接受提供个性化服务。

而对于图书管理人员，可以快捷的了解到读者需要的以及借阅的图书。

（2）可扩展性原则

本系统数据包含图书管理系统中的读者数据、借还数据、图书数据等所有数据。

随着新书的购入以及新读者的加入，系统可随时更新这些相关

数据。

（3）完整性原则

本系统记录了图书馆自动化管理系统中的所有读者信息、图书信息以及借还信息，每种数据中都包含了详细的信息。

例如图书信息包含了图书的书名、分类号、作者、出版社等详细信息。

（4）开放性原则

个性化图书推荐系统设计遵循开放性原则，满足动态性的个性化推荐系统应该是开放性的系统，应该能够把各种类型的数据、不同格式的数据整合到个性化推荐系统中，能够及时增加动态变化的数据。

4个性化图书推荐系统总体设计

4.1系统的功能模块设计

个性化图书推荐系统的功能模块图如图4-1：

图4-1系统功能模块图

4.2系统的基本流程设计

个性化图书推荐系统流程图如图4-2所示。

图4-2个性化图书推荐系统流程图

（1）读者聚类个性化图书推荐。

首先利用聚类算法对系统内的所有

读者进行聚类分析处理，读者成功登录后，系统会自动判断读者所属类别。

接着会找出该类别中所有读者所借阅的图书（找出同类读者借阅的图书），然后根据这些图书的借阅量对图书进行排序排除当前读者已经借阅过的图