基于SpringBoot的图书推荐系统的设计和实现 计算机科学和技术专业.docx

【基于SpringBoot的图书推荐系统的设计与实现】 随着网络信息技术的飞速发展，高校图书馆的服务范围正在不断扩大，个性化服务已成为新的服务模式的核心。在海量的图书资源中，用户往往难以迅速定位所需的信息，尤其在多学科交融的时代背景下，图书数量与种类的激增对图书馆的管理和推荐服务提出了更高要求。SpringBoot作为一款轻量级的Java开发框架，因其简洁高效的特点，被广泛应用于构建现代Web应用程序，包括图书推荐系统。 本论文主要关注的是如何利用SpringBoot构建一个图书推荐系统，以解决用户在查找书籍时遇到的问题。该系统将运用协同过滤推荐算法，该算法能够根据用户的浏览历史和行为模式，预测用户可能感兴趣的新资源，提供精准的个性化推荐。 论文探讨了针对“冷启动”问题的优化策略，即当新用户或新图书加入系统时，如何快速建立有效的推荐。这通常通过利用元数据、内容信息或者社会关系数据来初始化用户和物品的相似度。 针对数据稀疏性问题，论文提出了相应的解决方案。在大型数据集下，由于用户和图书之间的交互记录有限，数据往往呈现出稀疏状态，这会影响推荐的准确性。通过引入补充数据源、使用矩阵分解等技术，可以缓解这一问题，提高推荐质量。 此外，论文还研究了缺失数据的处理方法，包括插值、删除以及使用半监督或无监督学习方法进行填充。这些方法有助于确保推荐算法在面对不完整数据时仍能提供可靠的建议。 论文详细阐述了推荐系统中涉及的相关技术，如基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐算法。这些算法的评估和比较，旨在找出最适合图书馆场景的推荐策略。同时，通过实验验证了SpringBoot框架下推荐系统的可行性和准确性。 论文实现了基于SpringBoot的图书推荐系统，该系统能够实时跟踪图书资源的更新，及时推送给用户，实现从被动服务到主动推送的转变。通过这种服务模式，图书馆不仅可以提高资源的使用效率，还可以提升用户满意度，降低因寻找书籍而消耗的时间成本。 关键词：SpringBoot、推荐算法、协同过滤、冷启动问题、数据稀疏性、个性化服务