摘要：隨著互聯網技術和電子商務的飛速發展，信息資源呈現出爆發式的增長態勢。通過搜索引擎得到的結果不能滿足我們個性化的信息需求，因而出現了推薦系統。推薦系統可以根據用戶的歷史行為分析用戶特征，通過相關算法匹配，預測用戶可能感興趣的對象。

推薦系統在電子商務中得到非常好的應用和發展。本文將研究和設計基于高校數字圖書館的推薦系統，通過推薦服務來幫助高校讀者用戶找到自己感興趣的圖書信息，同時也將圖書館處于閑置的圖書資源推薦給那些對它們感興趣的讀者。

本文介紹了目前主流推薦系統的大體情況以及各推薦系統所使用的推薦算法，并通過問卷調查形式了解當前高校讀者用戶的借閱行為，闡述了設計目的與思路，設計系統的總體構架，設計與實現了圖書推薦系統，最后通過協同過濾推薦算法模擬實現推薦系統。

關鍵詞：高校  數字圖書館 推薦系統 系統設計

目錄

摘要

ABSTRACT

第一章前言-3

1.1 研究背景與意義-3

1.2 目前主流推薦系統情況介紹-4

1.3 高校數字圖書館現狀分析-6

1.3.1 高校數字圖書館發展現階段-6

1.3.2 高校圖書館用戶需求分析-6

1.3.3高校數字圖書推薦系統存在的不足-7

第二章圖書推薦系統理論研究-8

2.1 推薦系統概述-8

2.2 常用推薦算法-10

2.2.1 基于關聯規則的推薦算法-10

2.2.2 基于內容的推薦算法-11

第三章協同過濾推薦系統-12

3.1 協同過濾推薦概述-12

3.2 基于用戶的協同過濾推薦-12

3.2.1 基本原理-12

3.2.2 算法步驟-13

3.3 基于物品的協同過濾推薦-14

3.3.1 基本原理-14

3.3.2 算法步驟-15

第四章系統總體設計與實現-16

4.1-設計目的與思路-16

4.1.1 設計目的-16

4.1.2 設計思路-16

4.2 問卷分析（高校圖書館用戶借閱行為調查）-17

4.3 實體關系圖-19

4.4 系統架構設計-20

4.5 圖書推薦系統實現-21

4.5.1 圖書館系統導入功能-21

4.5.2 熱門推薦功能-21

4.5.3 新書與新讀者推薦功能-22

4.5.4 圖書館個性化推薦-22

4．6 本章總結-25

第五章總結與展望-26

5.1 總結-26

5.2 展望-26

參考文獻-27

致謝-28