摘  要:随着时代的进步,在知识大爆炸的今天,图书的种类也变得五花八门,使得用户获取所需的信息更加困难,图书推荐系统应运而生。本系统是基于B/S结构,Visual Studio 2005作为开发平台和SQL Server 2005数据库管理系统进行设计开发的。它实现了用户注册登录、用户特征模型建立、图书推荐、图书评分、系统管理等功能。其中图书推荐功能是本系统的核心,包括四种推荐方法:按兴趣爱好推荐、新书推荐、热门推荐、评分推荐,能一定程度的提高图书馆的使用价值。4707
关键词:图书推荐;用户特征模型;图书评分

The Design and Implementation of University Library Book Recommendation System
Abstract: In the society of knowledge explosion, the kinds of books is also becoming multifarious with the progress of the times, and making it harder for users to obtain the required information, books recommendation system arises at the historic moment. The system is designed and developed on the basis of B/S structure, takes the Visual Studio 2005 as development platform, and applies SQL Server 2005 as the database management system. It realized the functions of user’s registered landing, user characteristics model, books recommendation, book score, system management, etc. Books recommendation feature is the core of this system, there are four recommended methods: according to the hobby recommended, the new books recommended, rating books recommended, popular recommended, to a certain degree of increase the use value of the library.
Key Words: Book Recommendation; User Characteristics Model; Book Score
目    录

摘  要    1
引言    2
1.绪论    2
1.1选题背景与意义    2
1.2国内外研究现状    2
1.3开发平台与技术    3
2.系统总体设计    3
2.1系统目标    3
2.2功能模块设计    4
2.3数据库设计    5
2.4工作流程    6
3.系统的实现    6
3.1用户登录模块    6
3.2用户特征模型的建立    7
3.3图书推荐模块    7
3.4 图书评分模块    9
3.5图书详细信息模块    9
3.6图书分类模块    10
3.7系统管理模块    10
4.总结    11
参考文献    12
致谢    13
高校图书馆图书推荐系统的设计与实现
引言
在传统的图书管理中,用户想要获取自己所需要的信息必须在每一排书架上慢慢地查找,随着图书的增多使得查找更困难,这种方式不但效率非常低还让用户花费极大的精力。如今用户可以很容易地获取大量信息,但是快速获取自己想要的信息更加困难了。因此,开发一套能够让用户在浩如烟海的图书中找到自己所需的图书推荐系统将是十分必要的。该系统力求与实际相结合并以用户为中心,旨在提高用户查阅信息的速度和效率。
1.绪论
1.1选题背景与意义
进入21世纪,随着信息进程的加快,面对网络上海量的信息,用户及时地获取所需要的信息越来越困难。一方面,用户面对大量的信息束手无策,经常会迷失在大量的信息空间中;另一方面,系统也失去了与用户的联系。鉴于此,人们个性化需求也越来越增多,以用户为中心的信息服务模式逐渐凸显。在这种情况下,图书推荐系统应运而生[1]。
图书推荐系统有着以下的优点:检索速度快、查找方便、可靠性高等。这些优点让用户缩短了查找信息的时间提高了工作效率。该系统虽然功能简单,但是已经能在一定程度上满足用户的需求。相信在不久的将来图书推荐系统能更加人性化,更能让用户轻松地找到所需[2]。
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