基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

摘要

本文针对图书馆用户借阅需求多样化，开发了一种基于协同过滤算法的图书推荐系统。首先，对协同过滤算法进行了深入研究，包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。其次，通过分析用户的借阅历史和行为数据，构建了用户-图书关联矩阵。然后，根据用户-图书关联矩阵，采用相似度计算方法，找出与用户借阅历史相似的其他用户和图书集合。最后，根据相似用户和图书集合的借阅情况，采用推荐算法为用户生成个性化推荐结果。实验结果表明，该系统能够有效提高用户的图书推荐精度和准确性。同时，对系统进行了性能测试和用户满意度评价，验证了系统的可用性和实用性。总之，本文设计与实现了一种基于协同过滤算法的图书推荐系统，具有一定的普适性和实用性，对于满足用户个性化借阅需求、提升图书馆服务质量具有积极意义。

关键词

协同过滤算法, 图书推荐系统, 设计与实现

第一章 引言

1.1 研究背景

随着互联网的快速发展和人们智能终端的普及，图书阅读方式发生了巨大变化。然而，在海量的图书资源面前，用户如何快速准确地找到符合自己兴趣和需求的图书成为了一个迫切的问题。传统的图书推荐系统主要基于内容过滤算法，将用户的阅读历史和图书的内容特征进行匹配推荐，但这种方法往往存在泛化能力差、信息冗余等问题。而基于协同过滤算法的图书推荐系统则能够克服这些问题，成为解决图书推荐难题的有效途径。

基于协同过滤算法的图书推荐系统能够利用用户行为数据和其他用户的偏好信息来预测用户可能感兴趣的图书，并根据预测结果进行个性化推荐。这种算法不仅能够挖掘用户潜在的偏好和兴趣，还能够消除信息冗余，提高推荐准确性。在该系统中，协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。前者通过分析用户的评价历史和兴趣相似度来进行推荐，后者则通过分析图书的共同被用户阅读的历史来进行推荐。

该研究的目的是设计和实现一个基于协同过滤算法的图书推荐系统，通过挖掘用户行为数据和用户之间的关系，提高图书推荐准确性和个性化程度。具体研究内容包括构建用户行为数据模型，设计协同过滤算法，建立推荐模型和进行实验评估等。通过本次研究，希望能够提供一种新的图书推荐解决方案，为用户提供更加智能化、个性化的图书推荐服务，提高用户的阅读体验和满意度。同时，该研究也将为图书馆、图书电商等相关领域的发展和改进提供参考和借鉴。