基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)(畢業(yè)論文)定稿

1、基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）誠(chéng)信承諾書(shū)本人在畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）撰寫(xiě)過(guò)程中遵守學(xué)校有關(guān)規(guī)定，恪守學(xué)術(shù)規(guī)范，畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）是在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成；論文所使用的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)、觀點(diǎn)等均真實(shí)可靠，文中所有引用他人觀點(diǎn)、材料、數(shù)據(jù)、圖表均已注釋說(shuō)明來(lái)源；論文無(wú)抄襲、剽竊或不正當(dāng)引用他人學(xué)術(shù)觀點(diǎn)、思想和學(xué)術(shù)成果，偽造、篡改數(shù)據(jù)的情況；本人知道學(xué)校對(duì)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）中的抄襲、剽竊、弄虛作假等違反學(xué)術(shù)規(guī)范的行為將嚴(yán)肅處理，并可能導(dǎo)致開(kāi)除學(xué)籍、取消學(xué)士學(xué)位資格或注銷(xiāo)并被追回已發(fā)放畢業(yè)證書(shū)、學(xué)士學(xué)位證書(shū)的嚴(yán)重后果；若在學(xué)校組織的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）檢查、評(píng)比中，被發(fā)現(xiàn)有抄

2、襲、剽竊、弄虛作假等違反學(xué)術(shù)規(guī)范的行為，本人愿意接受學(xué)校按有關(guān)規(guī)定給予的處理，并承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。承諾人簽名：馬莉2015年06月01EI（簽名口期為論文定稿口期南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)馬莉（1107031411計(jì)算機(jī)3班）【摘要】隨著信息量爆炸式的增長(zhǎng)和現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖書(shū)館作為信息重要的匯集地，其現(xiàn)代化建設(shè)性問(wèn)題越來(lái)越受到各地方及高校的重視。為了保證信息資源被高效，高質(zhì)量傳遞，各大高校紛紛建立了藏書(shū)豐富的圖書(shū)館以及與其配套的數(shù)字圖書(shū)館。在規(guī)模較大的圖書(shū)館，信息資源數(shù)量非常龐大，這導(dǎo)致讀者在尋找自己想要的

3、圖書(shū)信息時(shí)如大海撈針。假如信息可以像人一樣可以比較智能地尋找真正想擁有它的主人，那么資源難以到達(dá)用戶(hù)的問(wèn)題將得到解決，由此催生了個(gè)性化推薦服務(wù)。本文針對(duì)當(dāng)前高校圖書(shū)館個(gè)性化圖書(shū)推薦服務(wù)發(fā)展滯后，缺乏創(chuàng)新點(diǎn)的問(wèn)題之上，分析并設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)。個(gè)性化推薦服務(wù)的核心點(diǎn)在于挖掘用戶(hù)興趣，了解用戶(hù)最可能發(fā)生的興趣點(diǎn)，從這個(gè)興趣點(diǎn)出發(fā)，真正做到“用戶(hù)想要什么就給他什么”向用戶(hù)提供專(zhuān)屬個(gè)性化服務(wù)，準(zhǔn)確地滿(mǎn)足其信息需求。本系統(tǒng)利用協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的余弦相似度算法，挖掘讀者信息需求并構(gòu)建讀者興趣模型，以該模型為基礎(chǔ)借助推薦算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦功能。同時(shí)運(yùn)用新的設(shè)計(jì)方法解決算法存在問(wèn)題點(diǎn)，從而讓用

4、戶(hù)更準(zhǔn)確，更容易地找到自己想要的信息資源?！娟P(guān)鍵詞】個(gè)性化推薦；圖書(shū)管理系統(tǒng)；協(xié)同過(guò)濾；數(shù)據(jù)挖掘基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)AnalysisanddesignoflibrarymanagementsystembasedonPersonalizedRecommendationAbstract:Withtheexplosivegiowthoflnfbnnationandtherapiddevelopmentofmodernliifbnnationteclmologv,thelibiaiyasacollectionofliifbnnation,mo

5、reandmoreattentionbylocalanduniversity.Inordeitoguaranteethelughqualityoftheliifbnnationresources,eachuiuversityhassetupalichlibraiyanditssupportmgvirtualdigitallibiaiy.hithelargerlibraiy,resourcedataamountisverylarge,whichleadstotheleadertofindthelnfbimationtheywantlikelooknigforaneedleinahaystack.

6、Iflnfbnnationcanbelikepeoplemoreintelligenttofindreallywanttotheownerofit,thentheresourceisdifficulttoreachuserproblemswillbesolved,whichgavebirthtothepersonalizedreconunendationseivice.Thispaperisbasedonthecunentacademiclibraiypersonalizedbookleconunendationservicedevelopmentlag,thelackofumovativep

7、oints,analysisanddesignofthepersonalizedleconunendationofthelibiaiymanagementsystem.Personalizedfeconunendationservicecoreisuserinteiestmining,undefstandtheuserismostlikelytooccurinthepomtofinterest,startingfiomthepouitsofinterest,tmlvnwliattheuserwantsittoluinwhat11totheusertoprovideexclusivepeison

8、alizedserviceandaccuratelymeetthenuifomiationneeds.Thissystemusesthecosinesumlaiityalgontlunincollaborativefilteiing,miningthereaderlnfbnnationneedsandbuildsthereadermterestmodel,andusesthereconunendationalgontluntorealizethepersonalizedreconunendationfiuiction.Atthesametune,thenewdesignmethodisused

9、tosolvetheproblem,whichmakesiteasiertofindthelnfoniiationxesouice.Keywords:Peisonalizedleconunendation；libiaiymanagementsystem:collaborativefiltermg；uifomiationservicesdatamining基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） # IIIAbstiact:I目錄1緒論1.1引言1.2研究背景和意義1.3研究現(xiàn)狀TOC o 1-5 h z1.3.1國(guó)外現(xiàn)狀

10、21.3.2國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀21.4本文的主要工作32個(gè)性化推薦服務(wù)的應(yīng)用42.1推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)述42.2推薦服務(wù)在圖書(shū)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用42.3圖書(shū)管理系統(tǒng)推薦服務(wù)的個(gè)性化52.3.1推薦內(nèi)容的個(gè)性化52.2.2推薦形式的個(gè)性化52.4個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)62.5典型的個(gè)性化推薦技術(shù)72.6個(gè)性化推薦技術(shù)的發(fā)展83協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用83.1協(xié)同過(guò)濾算法推薦原理83.2用戶(hù)興趣模型的表示93.3用戶(hù)相似度的計(jì)算93.4如何產(chǎn)生推薦103.5算法存在的問(wèn)題及解決方法104系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)114.1系統(tǒng)需求分析114.1.1用戶(hù)特征114.1.2功能需求114.1.3技術(shù)需求124.1.4性能需求124.

11、1.5系統(tǒng)目標(biāo)124.2系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)124.2.1功能模型設(shè)計(jì)124.2.2詳細(xì)功能描述133數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)144.3.1圖書(shū)管理系統(tǒng)E-R圖設(shè)計(jì)144.3.2主要數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)155系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)及測(cè)試181基礎(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)185.2個(gè)性化功能實(shí)現(xiàn)215.2.1“看了還想看”模塊225.2.2大眾推薦模塊235.2.3新書(shū)上架模塊245.2.4我的圖書(shū)館模塊255.3本文個(gè)性化設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)275.4推薦功能測(cè)試28總結(jié)29參考文獻(xiàn)30致謝31南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）1緒論11引言當(dāng)前高校圖書(shū)館主動(dòng)式圖書(shū)推薦服務(wù)發(fā)展滯后，對(duì)用戶(hù)信息需求挖掘分析不足，使得圖書(shū)館空

12、有龐大資源卻無(wú)法從實(shí)質(zhì)上滿(mǎn)足讀者需求。這樣的圖書(shū)館便如形同虛設(shè)的僅供參觀之地。作為一名即將畢業(yè)的大學(xué)生，在四年的學(xué)習(xí)生活中深刻體會(huì)到閱讀的諸多好處。但無(wú)論是不是己經(jīng)有目標(biāo)書(shū)籍，進(jìn)入資源豐富，收藏量巨大的圖書(shū)館尋找一本屬于自己的書(shū)籍都會(huì)讓人感到力不從心。經(jīng)過(guò)調(diào)查南京各高校學(xué)生和教師對(duì)圖書(shū)館資源的利用狀況發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人面對(duì)海量資源的圖書(shū)館都會(huì)感到迷茫。那么如何利用現(xiàn)代信息技術(shù)解決找書(shū)難的問(wèn)題就成為當(dāng)前高校廣大師生都會(huì)遇到的有研究意義的問(wèn)題。立足于這個(gè)問(wèn)題，本文深入分析用戶(hù)需求，提出解決方法并實(shí)踐設(shè)計(jì)出滿(mǎn)足廣大師生在教學(xué)、學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的多樣化的圖書(shū)信息需求。本文針對(duì)這一問(wèn)題構(gòu)建了基于協(xié)同過(guò)濾算法的以

13、用戶(hù)興趣為推薦基礎(chǔ)的圖書(shū)管理系統(tǒng)。只有從用戶(hù)個(gè)人的興趣出發(fā)，將真正滿(mǎn)足用戶(hù)內(nèi)在需求的信息主動(dòng)推薦給他，并讓他對(duì)推薦功能的應(yīng)用更加適應(yīng)，使之能真正做到“各得所需”，才是個(gè)性化推薦服務(wù)的核心，才能真正發(fā)揮圖書(shū)館資源的效用。1.2研究背景和意義隨著圖書(shū)館資源的不斷豐富和現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各大高校紛紛建立了藏書(shū)豐富的圖書(shū)館以及擁有海量資源的數(shù)字圖書(shū)館。而且大量跨學(xué)科及新興學(xué)科的出現(xiàn)使得圖書(shū)館資源不僅數(shù)量龐大而且學(xué)科類(lèi)型繁雜各異。過(guò)去圖書(shū)館信息匱乏的時(shí)代早己遠(yuǎn)去,如今信息爆炸式增長(zhǎng)使得每個(gè)人都身處信息海洋之中。那么問(wèn)題也隨之出現(xiàn)，當(dāng)讀者被數(shù)量巨大的信息包圍時(shí)，如何能在滿(mǎn)足每一位讀者的不同需求情況下

14、，使其從形式多樣化，結(jié)構(gòu)異構(gòu)化的信息中獲取真正有用的信息，已成為當(dāng)前高校圖書(shū)館管理服務(wù)中急需研究解決的問(wèn)題。本文開(kāi)發(fā)的個(gè)性化圖書(shū)管理系統(tǒng)恰當(dāng)?shù)貙⑼扑]系統(tǒng)運(yùn)用到圖書(shū)管理系統(tǒng)系統(tǒng)，使推薦功能為本系統(tǒng)提供增值服務(wù)。借助推薦系統(tǒng)這一有力工具幫助讀者跳出信息的包圍圈，反過(guò)來(lái)讓信息主動(dòng)追擊讀者。文獻(xiàn)同時(shí)從本質(zhì)上挖掘讀者的內(nèi)在個(gè)性化需求，針對(duì)不同讀者的不同需求，向其推薦有針對(duì)性地個(gè)性化信息資源。這樣一來(lái)便能夠利用圖書(shū)館個(gè)性化推薦服務(wù)向用戶(hù)提供及時(shí)、準(zhǔn)確、興趣度較高的指導(dǎo)性資源。為有選擇目南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì) # 的和沒(méi)有

15、選擇目的的用戶(hù)提供更加便捷的選擇。個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用是在傳統(tǒng)圖書(shū)館單一圖書(shū)參考服務(wù)基礎(chǔ)上提高圖書(shū)館增值服務(wù)的一項(xiàng)有利手段網(wǎng)。1.3研究現(xiàn)狀1.3.1國(guó)外現(xiàn)狀在圖書(shū)管理系統(tǒng)中出現(xiàn)個(gè)性化概念，并將其作為圖書(shū)管理系統(tǒng)的一項(xiàng)優(yōu)秀的增值服務(wù)，很早就在國(guó)外規(guī)模較大的研究型高校圖書(shū)館中得到應(yīng)用。雖然當(dāng)時(shí)實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化服務(wù)還沒(méi)有達(dá)到真正意義上的個(gè)性化，但是這種簡(jiǎn)單的個(gè)性化服務(wù)已經(jīng)體現(xiàn)出以用戶(hù)需求為中心的思想。從用戶(hù)需求出發(fā)，根據(jù)用戶(hù)個(gè)人興趣特點(diǎn)，向用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)形式方面的簡(jiǎn)單個(gè)性化信息推薦。比如，在網(wǎng)頁(yè)上設(shè)置用戶(hù)自定義控件，允許用戶(hù)根據(jù)個(gè)人喜好配置網(wǎng)頁(yè)的服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)方式。比如：網(wǎng)頁(yè)的彈出廣告可以選擇屏蔽

16、或者不屏蔽,還可以選擇網(wǎng)頁(yè)尺寸，設(shè)置顏色、頁(yè)面布局等。隨著網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)展，慢慢衍生出多種多樣的信息服務(wù)，這些服務(wù)提供給用戶(hù)不同的服務(wù)體驗(yàn)。用戶(hù)之間的快速傳播使得個(gè)性化服務(wù)的觀念迅速普及開(kāi)來(lái)。世界各大高校對(duì)于圖書(shū)館管理中個(gè)性化服務(wù)的研究和開(kāi)發(fā)投入了較多的人力和財(cái)力。圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)的研究也進(jìn)入了一個(gè)新的階段，個(gè)性化服務(wù)深入到用戶(hù)內(nèi)在需求層面，開(kāi)始為信息越來(lái)越難尋的問(wèn)題尋找有效的解決方法?！拔业膱D書(shū)館康奈爾”作為比較典型的個(gè)性化推薦系統(tǒng)被很多人所熟知。它在系統(tǒng)中我的圖書(shū)館模塊設(shè)計(jì)出個(gè)性化數(shù)據(jù)鏈接、個(gè)性化數(shù)據(jù)更新、個(gè)性化目錄、個(gè)性化內(nèi)容、個(gè)性化數(shù)據(jù)傳遞等多種個(gè)性化服務(wù)功能o在2004年，美國(guó)就

17、有19所大學(xué)擁有了自主開(kāi)發(fā)的以個(gè)性化服務(wù)為目的的圖書(shū)管理系統(tǒng)。而且這些系統(tǒng)都有各自的特點(diǎn)，在不同的方面和層次體現(xiàn)出個(gè)性化的內(nèi)在含義。1.3.2國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀由于我國(guó)信息技術(shù)發(fā)展滯后，個(gè)性化服務(wù)的概念直到20世紀(jì)末才在國(guó)內(nèi)流行起來(lái)。隨著信息量不斷增長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)高校開(kāi)始重視圖書(shū)館的建設(shè)，并致力于研究個(gè)性化服務(wù)在圖書(shū)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。在我國(guó)深圳市的地方圖書(shū)館，中科院等單位先后開(kāi)發(fā)出了適合中國(guó)讀者文化及軟件操作方式的個(gè)性化圖書(shū)管理系統(tǒng)，且開(kāi)放源代碼供外界研究者共同學(xué)習(xí)。文獻(xiàn)“中國(guó)數(shù)字圖書(shū)館示范項(xiàng)目”中提到的圖書(shū)館的個(gè)性化服務(wù)由個(gè)人圖書(shū)館和在線互助工作平臺(tái)兩大功能表現(xiàn)出來(lái)。此項(xiàng)目中完成的系統(tǒng)在個(gè)性化服務(wù)上已經(jīng)具有

18、較高的先進(jìn)性，很多功能的信息處理方面表現(xiàn)出智能化。系統(tǒng)廣泛采用信息檢索、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品和用戶(hù)興趣中搜索相似的對(duì)象。同時(shí)設(shè)計(jì)了用戶(hù)自主訂閱的郵件服務(wù)系統(tǒng)，將讀者訂閱的個(gè)人興趣讀物通過(guò)個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)定期傳遞給讀者。目前國(guó)內(nèi)的各大高校中，圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)研究及應(yīng)用方面比較突出的大學(xué)有清華大學(xué)、浙江大學(xué)，中國(guó)人民大學(xué)等高校。這些在圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)研究方面作為領(lǐng)軍者的高校，它們實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化的圖書(shū)管理推薦系統(tǒng)存在一定的共性。在主要功能和模式等方面有三個(gè)突出點(diǎn)：智能檢索、個(gè)性化推薦、在線咨詢(xún)。在使用系統(tǒng)過(guò)程中，讀者可以在海量的圖書(shū)資源中借助智能檢索進(jìn)行多維度多條件的主動(dòng)查詢(xún)

19、，也可以根據(jù)系統(tǒng)的個(gè)性化智能推薦選擇書(shū)籍。而且實(shí)時(shí)的在線咨詢(xún)服務(wù)也為高校個(gè)性化圖書(shū)管理推薦系統(tǒng)錦上添花。綜合國(guó)內(nèi)各大高校圖書(shū)管理系統(tǒng)的發(fā)展情況，可以看出我國(guó)的個(gè)性化圖書(shū)管理推薦系統(tǒng)和國(guó)外相比仍有很大距離。發(fā)展過(guò)程中存在著以下不足之處：（1）沒(méi)有重視當(dāng)下的發(fā)展。圖書(shū)館管理者只簡(jiǎn)單意識(shí)到個(gè)性化的服務(wù)未來(lái)發(fā)展趨向,但并沒(méi)有將其視為非常重要的事項(xiàng)進(jìn)行關(guān)注，更沒(méi)有投入過(guò)多的人力財(cái)力進(jìn)行深入的研究和開(kāi)發(fā)。而另一些即便認(rèn)識(shí)到了其重要性的人，也只是對(duì)圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性化推薦服務(wù)進(jìn)行了小規(guī)模簡(jiǎn)單的開(kāi)發(fā)，并沒(méi)有真正讓這項(xiàng)服務(wù)成為圖書(shū)管理系統(tǒng)的增值服務(wù)。（2）推薦層次淺。沒(méi)有真正意義上從讀者內(nèi)在需求出發(fā)向其進(jìn)行推薦，

20、而是僅僅在淺層次的個(gè)人信息整合和信息推送層面向讀者進(jìn)行一系列的內(nèi)容推動(dòng)。這種服務(wù)方式較為單一，僅僅是在推薦形式上進(jìn)行變化，沒(méi)有真正意義實(shí)現(xiàn)依照讀者個(gè)性化特征描述來(lái)推送信息，很難從本質(zhì)上給讀者提供人性化的推薦服務(wù)。（3）個(gè)性化服務(wù)單一。大多數(shù)系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)集中表現(xiàn)在形式上，對(duì)于深層次的內(nèi)容推薦并沒(méi)有進(jìn)行深入開(kāi)發(fā)和研究，因此大部分已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)所提供的個(gè)性化服務(wù)本質(zhì)并不真正符合讀者的內(nèi)在興趣需求。（4）信息資源分散。沒(méi)有通過(guò)完整的數(shù)據(jù)調(diào)研對(duì)信息資源進(jìn)行合理整合與分類(lèi)，使得信息在推薦過(guò)程中沒(méi)有很好的分類(lèi)方式，無(wú)法實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的推薦。1.4本文的主要工作（1）論述圖書(shū)管理系統(tǒng)應(yīng)用推薦服務(wù)的意義及現(xiàn)狀分析

21、圖書(shū)管理系統(tǒng)當(dāng)前推薦服務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r，并且提出如何提高系統(tǒng)管理效率，優(yōu)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)化用戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)，提升讀者資源獲取準(zhǔn)確度的問(wèn)題，以及實(shí)現(xiàn)推薦服務(wù)后給圖書(shū)管理工作帶來(lái)哪些發(fā)展意義。同時(shí)選取一些國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的圖書(shū)管理系統(tǒng)，詳細(xì)了解圖書(shū)管理系統(tǒng)的發(fā)展以及不斷優(yōu)化的過(guò)程，借此引出本文所做設(shè)計(jì)需要研究的方向，以及系統(tǒng)致力于實(shí)現(xiàn)的功能。深入學(xué)習(xí)協(xié)同過(guò)濾算法并提出算法問(wèn)題的解決方案學(xué)習(xí)協(xié)同過(guò)濾算法的特點(diǎn)和計(jì)算方法。在實(shí)際應(yīng)用中深刻體會(huì)該算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出算法面臨問(wèn)題的有效解決方法，在實(shí)際應(yīng)用中論證其有效性。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)具有推薦功能的圖書(shū)管理系統(tǒng)

22、通過(guò)學(xué)習(xí)協(xié)同過(guò)濾算法的理論知識(shí)，構(gòu)建個(gè)性化推薦的實(shí)例模型，以期實(shí)現(xiàn)多種個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中總結(jié)方法經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)流程，使開(kāi)發(fā)過(guò)程流暢簡(jiǎn)單。同時(shí)能夠盡量完善系統(tǒng)功能，減少功能性的漏洞，并對(duì)算法的不足加以改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新概念。2個(gè)性化推薦服務(wù)的應(yīng)用2.1推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)述我們所熟知的，日常生活中經(jīng)常使用的大多數(shù)電子商務(wù)平臺(tái)都有推薦系統(tǒng)模塊。推薦系統(tǒng)幫助用戶(hù)更快更準(zhǔn)確的尋找到他們可能感興趣的商品，信息，服務(wù)等等，如書(shū)籍,電影，餐廳，新聞，音樂(lè)和其他服務(wù)。推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)可以使用基于內(nèi)容的方法、協(xié)同過(guò)濾的方法或者結(jié)合這兩種方法的混合方法。基于內(nèi)容的方法借助商品的特征描述，向用戶(hù)推薦感興趣或者以

23、前瀏覽過(guò)的類(lèi)似物品；協(xié)同過(guò)濾的方法根據(jù)用戶(hù)和其他用戶(hù)之間產(chǎn)生相似興趣愛(ài)好，將這些用戶(hù)的興趣商品推薦給該用戶(hù)。推薦系統(tǒng)廣泛采用信息檢索、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品和用戶(hù)興趣中搜索相似的對(duì)象。2.2推薦服務(wù)在圖書(shū)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用推薦模式在電子商務(wù)的發(fā)展中產(chǎn)生巨大影響。作為消費(fèi)者，在這種商業(yè)應(yīng)用的培養(yǎng)下，我們適應(yīng)了伴隨推薦服務(wù)的購(gòu)物方式，其至依靠推薦幫我們做出很多和生活相關(guān)的選擇。推薦模式的運(yùn)用給一個(gè)包含大量信息的系統(tǒng)帶來(lái)積極的影響，他使得用戶(hù)量顯著增加并且用戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)有了極大提升。那么同樣的道理，將這種模式引入圖書(shū)管理系統(tǒng)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

24、（論文） 中，讓這樣一種服務(wù)幫助用戶(hù)在圖書(shū)信息的搜索中做出選擇，及時(shí)準(zhǔn)確定位讀者的需求,向讀者推薦借鑒性較強(qiáng)的優(yōu)秀書(shū)籍，提升讀者對(duì)圖書(shū)館資源的利用率。挖掘讀者的內(nèi)在需求，找到其興趣差異，將推薦服務(wù)應(yīng)用到圖書(shū)管理系統(tǒng)中，采取個(gè)性化的服務(wù)方式實(shí)現(xiàn)推薦。分析比較當(dāng)前功能和服務(wù)各異的網(wǎng)站和系統(tǒng)，雖然個(gè)性化的表現(xiàn)各有特色，但概括其個(gè)性化特點(diǎn)體現(xiàn)具體到兩個(gè)點(diǎn)，即推薦內(nèi)容和推薦形式。2.3圖書(shū)管理系統(tǒng)推薦服務(wù)的個(gè)性化2.3.1推薦內(nèi)容的個(gè)性化推薦內(nèi)容的個(gè)性化，是指讀者對(duì)具體內(nèi)容的內(nèi)在需求差異，它服務(wù)的對(duì)象是讀者所需要的具體的個(gè)性化內(nèi)容，諸如音樂(lè)，期刊，雜志、書(shū)籍。但是生產(chǎn)出具體指向某一類(lèi)讀者的個(gè)性化內(nèi)容的服

25、務(wù)方式由于讀者興趣的易變性和復(fù)雜性較難實(shí)現(xiàn)。而通過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)智能分析讀者信息，獲取其需求特征，隨后主動(dòng)向讀者推薦信息的方式以信息主動(dòng)找人的方式輕松實(shí)現(xiàn)了服務(wù)內(nèi)容的個(gè)性化。在圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)中只需要讀者輸入簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞，或者無(wú)意識(shí)的瀏覽，評(píng)價(jià)等信息，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)算法自動(dòng)尋找到與讀者興趣點(diǎn)相似的內(nèi)容進(jìn)行讀者模型的學(xué)習(xí)與更新，使推薦精確度更高，不斷提升服務(wù)體驗(yàn)。2.2.2推薦形式的個(gè)性化推薦形式的個(gè)性化，是指推薦模式采用什么樣的方式展現(xiàn)在用戶(hù)眼前，使得讀者在視覺(jué)感受，內(nèi)心體驗(yàn)方面有更高的接受度。首先要了解讀者對(duì)什么樣的外在表現(xiàn)形式及文字描述喜愛(ài)度更高。不同的讀者對(duì)圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)形式的

26、要求差異性較大。因此個(gè)性化的推薦形式都會(huì)收集讀者需求，向讀者提供滿(mǎn)足其個(gè)性化需求的形式各異，風(fēng)格多樣化，色彩選擇較多，設(shè)計(jì)新穎的外觀設(shè)計(jì)方法，具體如圖2.1示例。圖2.1圖書(shū)管理系統(tǒng)推薦形式示例2.4個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)在個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中，一般情況下系統(tǒng)客戶(hù)端負(fù)責(zé)讀者信息收集任務(wù)，代理端完成評(píng)價(jià)模型的建立，以及向讀者提供個(gè)性化服務(wù)。特別地在客戶(hù)端個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)中，讀者信息的收集、評(píng)價(jià)模型建立和個(gè)性化服務(wù)在客戶(hù)端集中實(shí)現(xiàn)，讀者的詳細(xì)信息都在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行收集和計(jì)算，不但能夠保完整準(zhǔn)確地建立優(yōu)質(zhì)的評(píng)價(jià)模型，而且可以有效地保護(hù)信息不泄露。但缺點(diǎn)是無(wú)法借鑒其他讀者信息以實(shí)現(xiàn)合作式的個(gè)性化服務(wù)。本文

27、個(gè)性化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：本系統(tǒng)是C/S結(jié)構(gòu)，從上到下分別有三個(gè)層次，分別是用戶(hù)界面層、應(yīng)用程序?qū)雍蛿?shù)據(jù)存儲(chǔ)層,如圖2.2。用戶(hù)界面層應(yīng)用程序?qū)訑?shù)據(jù)存儲(chǔ)層圖2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層次圖各層次詳細(xì)說(shuō)明：用戶(hù)界面層負(fù)責(zé)和用戶(hù)的交互，包括人員管理，書(shū)籍管理，借閱管理，讀者個(gè)人事務(wù)管理等讀者模型的建立及讀者信息相關(guān)部分。用戶(hù)界面層表現(xiàn)為系統(tǒng)提供給用戶(hù)的最終操作界面，讀者可以通過(guò)書(shū)籍評(píng)價(jià)界面提供個(gè)性化推薦數(shù)據(jù)源，管理員可以通過(guò)書(shū)籍添加，人員添加等界面對(duì)書(shū)籍和讀者進(jìn)行管理，讀者也可以通過(guò)個(gè)人信息，近期事務(wù)等界面對(duì)個(gè)人基本信息進(jìn)行維護(hù)。應(yīng)用程序?qū)又饕獙?shí)現(xiàn)界面層展示給用戶(hù)的各項(xiàng)功能，包括推薦功能中的用戶(hù)相似度的計(jì)算，結(jié)合關(guān)系數(shù)

28、據(jù)庫(kù)的查詢(xún)計(jì)算最近鄰居，根據(jù)匹配推送程序負(fù)責(zé)將書(shū)籍推送給相關(guān)用戶(hù)，查詢(xún)功能中的多條件查詢(xún)，借還書(shū)籍功能，主動(dòng)提出書(shū)籍需求等功能。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層包括數(shù)據(jù)收集上傳和數(shù)據(jù)庫(kù)連接，查詢(xún)，數(shù)據(jù)抓取等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層就是數(shù)據(jù)庫(kù)部分，包括負(fù)責(zé)系統(tǒng)各種相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表集。5典型的個(gè)性化推薦技術(shù)個(gè)性化推薦技術(shù)的應(yīng)用不僅在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中表現(xiàn)出重要作用，而且在科學(xué)研究中也具有比較高的研究?jī)r(jià)值。個(gè)性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)的被動(dòng)服務(wù)方式，它根據(jù)用戶(hù)的興趣偏好主動(dòng)地向其推薦各類(lèi)信息，將被動(dòng)式的服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)式的服務(wù)。在個(gè)性化推薦服務(wù)發(fā)展中逐漸出現(xiàn)了多種個(gè)性化推薦技術(shù)。典型的有基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化推薦技術(shù)，基于內(nèi)容過(guò)濾的個(gè)性化

29、推薦技術(shù)和基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾技術(shù)。對(duì)這三種推薦技術(shù)的綜合實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的推薦中基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方式可以實(shí)時(shí)地動(dòng)態(tài)的進(jìn)行，速度快，時(shí)效性較強(qiáng)。而基于分類(lèi)挖掘的方式可以離線運(yùn)行，計(jì)算速度較慢，但它較基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方式性能更好，推薦精確度更高。基于內(nèi)容過(guò)濾的個(gè)性化推薦，算法應(yīng)用中對(duì)項(xiàng)目特征屬性的描述依賴(lài)性較強(qiáng)，只有當(dāng)用戶(hù)興趣單一而且不變，用戶(hù)信息模型非常的完整的情況才能產(chǎn)生準(zhǔn)確的推薦，這一特點(diǎn)使它的實(shí)際應(yīng)用具有局限性?；趨f(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化推薦技術(shù)，處理思想來(lái)源于生活，“在日常生活中，人們往往會(huì)根據(jù)親朋好友的推薦來(lái)做出一些選擇（電影、CD、書(shū)籍、商品等等）?！比伺c人之間

30、興趣的相似為這種推薦方式的實(shí)現(xiàn)提供了可行性，這種方式也更符合我們的思維方式。而其中基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法計(jì)算較為簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)過(guò)程清晰。只需要通建立用戶(hù)興趣模型，計(jì)算用戶(hù)興趣相似度、產(chǎn)生推薦這三個(gè)步驟即可完成推薦的全部過(guò)程，而且它計(jì)算結(jié)果精確度高，算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，是目前運(yùn)用最為廣泛的個(gè)性化推薦技術(shù)之一。本文采用此算法實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)，并在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中致力于完整實(shí)現(xiàn)推薦的全部過(guò)程并能夠力所能及的解決此算法中存在的問(wèn)題，提升自己實(shí)際解決問(wèn)題及獨(dú)立思考的能力。2.6個(gè)性化推薦技術(shù)的發(fā)展個(gè)性化推薦技術(shù)有著非常高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有良好的發(fā)展前景。目前，走在最前列的Amazon,com使用個(gè)性化的、基于數(shù)據(jù)挖掘的方

31、法作為經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略。而國(guó)內(nèi)最先進(jìn)的個(gè)性化引擎推薦服務(wù)系統(tǒng)發(fā)展也非常迅速，有百分點(diǎn)，百度等。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境，知名購(gòu)物網(wǎng)站麥包包、凡客誠(chéng)品、庫(kù)巴網(wǎng)、紅孩子等都率先選擇了百分點(diǎn)這樣的個(gè)性化引擎推薦服務(wù)，以提高用戶(hù)忠誠(chéng)度。作為消費(fèi)者，我們己經(jīng)習(xí)慣了網(wǎng)購(gòu)，并且在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中情不自禁的查看購(gòu)物網(wǎng)站提供給我們的推薦商品，商家也總會(huì)采用各種促銷(xiāo)方式吸引消費(fèi)者對(duì)其購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)相似用戶(hù)的精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)，習(xí)慣了個(gè)性化推薦圍繞生活的方方面面。個(gè)性化推薦技術(shù)的成功，必須以數(shù)量龐大的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析即數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榘l(fā)展基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)挖掘大多數(shù)情況下是無(wú)形的，不可見(jiàn)的。因?yàn)橛脩?hù)也許并不知曉他們正在查看數(shù)據(jù)挖掘返回的

32、結(jié)果，也不會(huì)意識(shí)到他們的瀏覽，查看，點(diǎn)擊行為實(shí)際上己經(jīng)作為數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)收集的一部分被上傳給系統(tǒng)。為了使數(shù)據(jù)挖掘這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)揮其效用，研究人員在各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)。目前數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域己經(jīng)取得了巨大的成功，人們最為熟知的推薦系統(tǒng)就是一個(gè)例證。個(gè)性化推薦技術(shù)改進(jìn)了生活方式，提高了服務(wù)質(zhì)量。個(gè)性化推薦技術(shù)在發(fā)展途中遇到信任危機(jī)。隨著越來(lái)越強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘工具的開(kāi)發(fā)和投入使用，在無(wú)形中用戶(hù)數(shù)據(jù)收集的過(guò)程中可能會(huì)涉及的用戶(hù)隱私問(wèn)題，想讓用戶(hù)真正理解這個(gè)過(guò)程是對(duì)其需求的滿(mǎn)足而不是對(duì)隱私的侵犯還需要很長(zhǎng)時(shí)間。既然存在這樣的危機(jī)，那么個(gè)性化推薦技術(shù)發(fā)展過(guò)程中也需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題。3協(xié)同過(guò)濾

33、推薦技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用3.1協(xié)同過(guò)濾算法推薦原理協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)資源推薦的依據(jù)是讀者之間的興趣相似性的大小。把當(dāng)前讀者與其他每一位讀者的興趣相似度量化為向量之間的夾角并做相似性計(jì)算，當(dāng)計(jì)算結(jié)果滿(mǎn)足系統(tǒng)設(shè)定的閾值，則認(rèn)為其與當(dāng)前讀者興趣相似，可以將相似用戶(hù)感興趣的內(nèi)容推薦給當(dāng)前讀者。這種計(jì)算方式不僅可以避開(kāi)資源的表現(xiàn)形式，也能夠挖掘讀者內(nèi)在差異化需求。協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)面向用戶(hù)、項(xiàng)目、用戶(hù)聚類(lèi)、項(xiàng)目聚類(lèi)等采用不同的數(shù)據(jù)挖掘手段和計(jì)算方法完成推薦?；谟脩?hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)其典型的推薦過(guò)程可分為4個(gè)階段,如圖：圖3.1協(xié)同推薦流程圖3.2用戶(hù)興趣模型的表示在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中一般會(huì)用一個(gè)mXn維的用戶(hù)&

34、項(xiàng)目評(píng)分矩陣（如表3.1所示）表示用戶(hù)興趣模型，m表示用戶(hù)數(shù)，n表示項(xiàng)目數(shù)，氐的含義是第i個(gè)用戶(hù)對(duì)第j個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分。表31用戶(hù)3頁(yè)目評(píng)分矩陣Ilh-，Ij-InU|RiiR|2，RijRinU2R21R22f.R2jR20UjRjiRj2-Rjj-Rjuu.RRq2*RniRnn基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)3用戶(hù)相似度的計(jì)算下面主要介紹系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相似度計(jì)算的余弦相似度算法：用戶(hù)興趣被量化為對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分后，進(jìn)一步可以轉(zhuǎn)化成n維項(xiàng)目空間上的向量。向量間的夾角余弦值可以表征兩向量的相似程度。這里假設(shè)有一個(gè)用戶(hù)i和用戶(hù)j在n維的項(xiàng)目空間上的評(píng)分分別表示

35、為向量；，向量幾則用戶(hù)i和用戶(hù)j之間的相似性sim(i,j)如公式(1)所示：I.J通過(guò)上面的算法，我們基本可以保證相似度結(jié)果的準(zhǔn)確性。但是它的表現(xiàn)并不完美,因?yàn)樽x者自身對(duì)評(píng)分的衡量尺度不同，所以在查找相似用戶(hù)過(guò)程中會(huì)因興趣相似但是對(duì)評(píng)分的表征差異而造成誤差，使得相似度計(jì)算結(jié)果精確度降低，無(wú)法產(chǎn)生準(zhǔn)確的推薦結(jié)果。3.4如何產(chǎn)生推薦假如當(dāng)前用戶(hù)的最近鄰集包含多個(gè)最近鄰居，則對(duì)當(dāng)前用戶(hù)的最近鄰集所有用戶(hù)的評(píng)分求平均值，再采用選擇排序方法將最近鄰集中的評(píng)分進(jìn)行排序，按降序排列，選擇排序在前10的評(píng)分記錄，將其指向的書(shū)籍編號(hào)作為當(dāng)前用戶(hù)最感興趣的資源推薦給當(dāng)前用戶(hù)，完成推薦。如果當(dāng)前用戶(hù)為新添加的用戶(hù)

36、，還未曾借閱書(shū)籍，沒(méi)有對(duì)任何一本書(shū)籍進(jìn)行過(guò)評(píng)分，則將系統(tǒng)中其他用戶(hù)作為當(dāng)前用戶(hù)最近鄰集，計(jì)算最近鄰集合所有用戶(hù)評(píng)分的平均值，作為當(dāng)前用戶(hù)的初次評(píng)分項(xiàng)。再次利用相似度計(jì)算，求出新的最近鄰集采用(1)中推薦方法為當(dāng)前用戶(hù)推薦資源。如果是一本新書(shū)剛剛被添加，還未曾被哪位讀者借閱過(guò)或者沒(méi)有獲得至少一次的評(píng)分，則無(wú)法通過(guò)推薦算法將其推薦給用戶(hù)。本系統(tǒng)通過(guò)設(shè)計(jì)新書(shū)上架模塊，將一周內(nèi)新添加書(shū)籍顯示到每位用戶(hù)的個(gè)人圖書(shū)館中，以便讀者能夠及時(shí)獲取新書(shū)的推薦。南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） # 3.5算法存在的問(wèn)題及解決方法通過(guò)實(shí)際應(yīng)用和測(cè)試，發(fā)現(xiàn)此算法雖然可以從用戶(hù)需求出發(fā)

37、，產(chǎn)生較準(zhǔn)確的推薦結(jié)果。但是在數(shù)據(jù)量極小或極大的情況下以及系統(tǒng)更新，讀者興趣發(fā)生變化等情況下都會(huì)影響系統(tǒng)的使用效果，算法可能不起作用無(wú)法產(chǎn)生推薦結(jié)果或者計(jì)算效率太低，降低系統(tǒng)效率。其主要存在的問(wèn)題有以下兒個(gè)：（1）用戶(hù)評(píng)分矩陣數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。（2）新書(shū)沒(méi)有評(píng)分問(wèn)題。（3）新用戶(hù)沒(méi)有評(píng)分問(wèn)題。（4）擴(kuò)展性問(wèn)題。（5）讀者興趣的變化問(wèn)題。在協(xié)同過(guò)濾算法的學(xué)習(xí)及應(yīng)用過(guò)程中，認(rèn)真研究算法的問(wèn)題，并在本文系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中解決新書(shū)沒(méi)有評(píng)分和新用戶(hù)沒(méi)有評(píng)分使得無(wú)法在算法中參與構(gòu)建用戶(hù)興趣模型而無(wú)法被推薦或無(wú)法獲得推薦的問(wèn)題。主要解決方法為在系統(tǒng)中添加“大眾推薦”和“新書(shū)上架”功能模塊?！按蟊娡扑]”的具體推薦方法為除

38、去當(dāng)前沒(méi)有評(píng)分記錄的用戶(hù)，對(duì)系統(tǒng)中其它用戶(hù)對(duì)某一本書(shū)的評(píng)分求平均值，將此平均值賦給當(dāng)前用戶(hù)的書(shū)籍項(xiàng)目組，建立大眾平均值為比較初值的用戶(hù)&項(xiàng)目評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)模型。然后根據(jù)前文協(xié)同推薦算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行相似度計(jì)算，產(chǎn)生推薦。而“新書(shū)上架”則是將系統(tǒng)中評(píng)分記錄為零的書(shū)籍按照日期距現(xiàn)在最近的前10本進(jìn)行推薦。4系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)4.1系統(tǒng)需求分析4.1.1用戶(hù)特征本軟件的最終使用用戶(hù)是圖書(shū)管理員和人員管理員、高校學(xué)生及教職工。用戶(hù)普遍都有較高的文化知識(shí)水平，對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用有一定的使用基礎(chǔ)，可以比較熟練操作計(jì)算機(jī),輕松應(yīng)用圖書(shū)管理系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。管理人員為計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人員，熟悉本軟件開(kāi)發(fā)流程,系統(tǒng)各個(gè)功能模塊，數(shù)據(jù)

39、庫(kù)及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)維護(hù)工作。讀者是經(jīng)常性用戶(hù)，管理人員為間南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)隔性用戶(hù)。4.1.2功能需求針對(duì)用戶(hù)特征將其分為管理員和讀者。這兩類(lèi)用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)有不同的使用需求，所以對(duì)功能的要求也不相同。管理員負(fù)責(zé)人員及圖書(shū)管理工作，主要功能需求有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)人員數(shù)據(jù)及圖書(shū)數(shù)據(jù)的錄入及更新，功能實(shí)現(xiàn)要求操作簡(jiǎn)潔，流程清晰，工作效率高。讀者作為系統(tǒng)的主要用戶(hù)，其使用圖書(shū)管理系統(tǒng)的最終目的是為了簡(jiǎn)單快速搜索到自己感興趣的書(shū)籍并且簡(jiǎn)化借閱圖書(shū)，歸還圖書(shū)流程以便在這些服務(wù)中獲得更好的體驗(yàn)。同時(shí)希望在自己沒(méi)有搜索目的時(shí)獲得系統(tǒng)

40、個(gè)性化的推薦，提高閱讀興趣。4.1.3技術(shù)需求本系統(tǒng)選用Windows窗體程序?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)的用戶(hù)界面層，Ctt編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)的應(yīng)用程序?qū)?，結(jié)合MicrosoftSQLServer2005數(shù)據(jù)庫(kù)完成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，整體架構(gòu)建構(gòu)開(kāi)發(fā)平臺(tái)是VisualStudio2008o4.1.4性能需求保證推薦結(jié)果的準(zhǔn)確及高效；保證操作的簡(jiǎn)潔和易用；保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性；保證系統(tǒng)和用戶(hù)良好的交互性。4.1.5系統(tǒng)目標(biāo)本系統(tǒng)完整實(shí)現(xiàn)圖書(shū)管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能，并著重開(kāi)發(fā)個(gè)性化推薦功能。目標(biāo)有：降低管理員工作量及維護(hù)費(fèi)用；優(yōu)化讀者及圖書(shū)信息管理；提升讀者借閱服務(wù)及多樣化查詢(xún)服務(wù)；個(gè)性化圖書(shū)推薦功能滿(mǎn)足讀者個(gè)性化

41、需求；系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔、友好，功能個(gè)性化，多樣化突出。4.2系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)4.2.1功能模型設(shè)計(jì)依據(jù)上文功能需求分析的結(jié)果，本系統(tǒng)將圖書(shū)管理系統(tǒng)各功能模塊設(shè)計(jì)成如圖5.1所示:管理員添加管理員管理讀者管理圖書(shū)添加圖書(shū)管理借閱查詢(xún)借閱管理到期提醒圖4.1圖書(shū)管理系統(tǒng)功能模型圖4.2.2詳細(xì)功能描述（1）基礎(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)人員管理，圖書(shū)管理，圖書(shū)查詢(xún)，借閱，歸還等功能。對(duì)各個(gè)功能模塊進(jìn)行細(xì)分，可完成系統(tǒng)人員信息及圖書(shū)信息的增刪改等圖書(shū)管理系統(tǒng)基本功能。特別設(shè)置管理員與用戶(hù)權(quán)限不同，對(duì)系統(tǒng)的功能要求不同。（2）個(gè)性化推薦功能以個(gè)人圖書(shū)館，大眾推薦，新書(shū)上架，“看了還想看”的形式完成個(gè)性化推薦功能。各個(gè)功能模塊細(xì)

42、化可以實(shí)現(xiàn)讀者個(gè)人信息維護(hù)，讀者近期事務(wù)管理，查找書(shū)籍并借閱。大眾推薦主要解決從未對(duì)任何一本書(shū)籍進(jìn)行評(píng)價(jià)的讀者無(wú)法實(shí)現(xiàn)依據(jù)其個(gè)人評(píng)分獲得協(xié)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)同推薦書(shū)籍的問(wèn)題。而新書(shū)上架，則解決某一本書(shū)籍從未被借閱或者有借閱記錄卻沒(méi)有獲得任何評(píng)分的書(shū)籍無(wú)法參與到協(xié)同推薦中完成推薦的問(wèn)題?！翱戳诉€想看”功能則是本文的重點(diǎn)，也是本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的重點(diǎn)功能。主要通過(guò)前文所述協(xié)同過(guò)濾推薦算法在讀者正確登錄到系統(tǒng)后主界面即時(shí)彈出“看了還想看”書(shū)籍推薦窗，讀者可以及時(shí)查看推薦書(shū)籍，如果想要借閱則同時(shí)完成借閱功能。4.3數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)4.3.1圖書(shū)管理系統(tǒng)E-

43、R圖設(shè)計(jì)(1)用戶(hù)實(shí)體屬性圖圖4.2用戶(hù)實(shí)體屬性圖b圖4.3圖書(shū)實(shí)體屬性圖（3）圖書(shū)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)E-R圖設(shè)計(jì):編號(hào)管理管理員編號(hào)姓名作者評(píng)分登錄密碼圖書(shū)總數(shù)管T!圖書(shū)身份證社讀者類(lèi)用借簡(jiǎn)介密碼書(shū)編號(hào)聯(lián)系方式借還聯(lián)系方證號(hào)式欠款金額身份出版時(shí)間推薦管理類(lèi)型4.3.2主要數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)圖4.4圖書(shū)管理系統(tǒng)E-R圖根據(jù)ER圖模型，共建立7個(gè)數(shù)據(jù)表，并根據(jù)表之間的關(guān)系設(shè)立了相應(yīng)的主鍵、外鍵以及約束。表4.1管理人員信息表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否為空描述admin_id管理員賬號(hào)varchar10否主鍵admin_name管理員姓名varchar30否admin_password管理員登錄密碼va

44、rchar30否admin_idcard個(gè)人身份證號(hào)varchar30是admin_tele聯(lián)系方式bigint8是admin_type管理員類(lèi)型varchar30是表4.2用戶(hù)信息表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否為空描述read_id用戶(hù)賬號(hào)varchar30否主鍵read_name用戶(hù)姓名varchar30否read_password登錄密碼varchar30否:read_type用戶(hù)類(lèi)型varchar10否外鍵read_idcard個(gè)人身份證號(hào)varchar30是:read_tele聯(lián)系方式varchar20是表4.3圖書(shū)信息表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否為空描述book_id書(shū)籍

45、編號(hào)varchar30否主鍵book_name書(shū)籍名稱(chēng)varchar30否book_type書(shū)籍類(lèi)型varchar30author書(shū)籍作者varchar30否pubname出版社名稱(chēng)varchar30是pubtime出版時(shí)間datetim己8是price書(shū)籍價(jià)格decimal9否location館藏位置varchar30是totalnum購(gòu)入數(shù)量int4否stocknum可借數(shù)量int4否grade書(shū)籍評(píng)分decimal9否abstruet圖書(shū)簡(jiǎn)介varchar200是borrowcount借閱次數(shù)int否表4.4圖書(shū)借閱表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否可為空描述book_id書(shū)籍編號(hào)var

46、char30否主鍵，外鍵read_id用戶(hù)賬號(hào)varchar30否主鍵，外鍵borrowtime借閱時(shí)間datetime8否主鍵rightbacktime截止歸還時(shí)間datetime8否realbacktime實(shí)際歸還時(shí)間datetime8是isback是否已還char2否主鍵表4.5圖書(shū)評(píng)價(jià)表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否可為空描述book_id圖書(shū)編號(hào)varchar30否主鍵，外鍵read_id用戶(hù)賬號(hào)varchar30否主鍵，外鍵grade書(shū)籍評(píng)分decimal9否assess書(shū)籍評(píng)論varchar200是count評(píng)價(jià)次數(shù)int否表46歷史借閱表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否可為空

47、描述book_id圖書(shū)編號(hào)varchar30否主鍵，外鍵read_id用戶(hù)賬號(hào)varchar30否主鍵，外鍵borrowtime借閱時(shí)間datetime8否主鍵rightbacktime截止歸還時(shí)間datetime8否realbacktime實(shí)際歸還時(shí)間datetime8是isback是否歸還char2否主鍵表4.7推薦上傳信息表屬性名屬性名描述數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度是否可為空描述book_name書(shū)籍名稱(chēng)varchar30否book_type書(shū)籍類(lèi)型varchar30是author書(shū)籍作者varchar30否pubname書(shū)籍出版社varchar30是pubtime書(shū)籍出版時(shí)間datetime8是re

48、ason推薦理由varchar200是5系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)及測(cè)試5.1基礎(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)（1）登錄窗口基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）圖51登錄窗II說(shuō)明：連接數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證用戶(hù)類(lèi)型，用戶(hù)名及密碼，設(shè)置用戶(hù)使用功能權(quán)限。（2）系統(tǒng)主頁(yè)r人員認(rèn)囹書(shū)音理我的圖書(shū)館系統(tǒng)版本J二圖書(shū)查詢(xún)圖書(shū)借閱*圖書(shū)歸還大眾推薦0新書(shū)上架打退出系統(tǒng)圖5.2系統(tǒng)主頁(yè)說(shuō)明：主界面集成系統(tǒng)所有功能，菜單欄實(shí)現(xiàn)三大功能模塊，工具欄實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)功能及部分個(gè)性化功能。（3）人員添加圖5.3人員添加頁(yè)面說(shuō)明：人員添加功能包括管理員和讀者添加，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)向數(shù)據(jù)庫(kù)新增人員信

49、息。（4）人員管理圖5.4人員管理頁(yè)面說(shuō)明：人員管理功能包括管理員和讀者信息的增、刪、改基本功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的更新。（5）圖書(shū)添加圖55圖書(shū)添加頁(yè)面說(shuō)明：圖書(shū)添加功能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)向數(shù)據(jù)庫(kù)新增圖書(shū)信息。圖書(shū)管理圖5.6圖書(shū)管理頁(yè)面說(shuō)明：圖書(shū)管理功能圖書(shū)的增、刪、改基本功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)圖書(shū)數(shù)據(jù)的更新。圖書(shū)查詢(xún)圖57圖書(shū)查詢(xún)頁(yè)面基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） # 說(shuō)明：圖書(shū)查詢(xún)功能實(shí)現(xiàn)多方式查詢(xún)，可以選擇查詢(xún)條件為書(shū)名、作者、圖書(shū)編號(hào)查詢(xún)，并且查詢(xún)到書(shū)籍后可借閱。（8）圖書(shū)借閱圖5.8圖書(shū)借閱頁(yè)面說(shuō)明：借閱窗口自動(dòng)讀

50、取登錄用戶(hù)賬號(hào)，多種圖書(shū)查詢(xún)方便讀者借閱操作。（9）圖書(shū)歸還圖5.9圖書(shū)歸還頁(yè)面說(shuō)明：歸還動(dòng)作由讀者自助完成，降低管理員工作量，避免還書(shū)通道單一造成擁堵。5.2個(gè)性化功能實(shí)現(xiàn)本系統(tǒng)個(gè)性化功能設(shè)計(jì)突出表現(xiàn)在四個(gè)模塊，如下:5.2.1“看了還想看”模塊圖5.9“看了還想看”頁(yè)面圖5.10我要評(píng)價(jià)頁(yè)面此模塊是整個(gè)系統(tǒng)重點(diǎn)開(kāi)發(fā)的地方，其結(jié)合前文基于用戶(hù)的協(xié)同推薦算法和個(gè)性化的推薦表現(xiàn)形式進(jìn)行設(shè)計(jì)?！翱戳诉€想看”，首先引起讀者對(duì)此推薦功能的興趣，然后通過(guò)讀者的親身使用讓讀者慢慢感受到這樣一個(gè)推薦功能真的可以做到讀者看過(guò)什么書(shū)，對(duì)哪一些書(shū)籍有較高的喜愛(ài)度那么推薦功能就好像能夠了解讀者的心思一般將與讀者興趣

51、度較吻合的另外一些書(shū)籍推薦給讀者。這些被推薦的書(shū)籍來(lái)源于在書(shū)籍的評(píng)價(jià)方面與當(dāng)前讀者相似度較高的其他讀者曾經(jīng)借閱過(guò)的圖書(shū)集合。本功能模塊使用協(xié)同推薦算法中的余弦相似度算法實(shí)現(xiàn)讀者間的相似度計(jì)算，為保證數(shù)據(jù)的有效性讀者必須在借閱書(shū)籍時(shí)候顯示地對(duì)圖書(shū)進(jìn)行評(píng)分，打分區(qū)間為0-5,以下算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程在所有圖書(shū)和用戶(hù)都有評(píng)分記錄的前提下進(jìn)行。南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)22算法：以單個(gè)人評(píng)分為初值比較對(duì)彖的余弦相似度計(jì)算。用于讀者與讀者間閱讀興趣相似度比較的計(jì)算。輸入：當(dāng)前登錄用戶(hù)賬號(hào)；（當(dāng)前讀者借閱書(shū)籍編號(hào)，對(duì)應(yīng)書(shū)籍評(píng)分）：剩余m個(gè)用戶(hù)賬號(hào)；（剩余m個(gè)讀者借閱

52、書(shū)籍編號(hào)，對(duì)應(yīng)書(shū)籍評(píng)分）；輸出：相似性閾值人于0.8的讀者作為當(dāng)前讀者的最近鄰居，推薦評(píng)分值在推薦集前10位的讀者給當(dāng)前讀者。方法：將當(dāng)前用戶(hù)借閱的圖書(shū)編號(hào)與剩余用戶(hù)借閱的圖書(shū)編號(hào)一一比較，找出和當(dāng)前用戶(hù)借閱過(guò)相同書(shū)籍的鄰居讀者。對(duì)當(dāng)前用戶(hù)的用戶(hù)&評(píng)分矩陣與鄰居讀者的用戶(hù)&評(píng)分矩陣進(jìn)行n維空間上的余弦相似度計(jì)算。得到余弦值與相似性閾值進(jìn)行比較，若人于0.8則將此用戶(hù)的借閱記錄寫(xiě)入推薦集。重復(fù)計(jì)算直到和所有其他用戶(hù)比較完畢，獲得完整的推薦的集合。對(duì)此集合中評(píng)分值進(jìn)行選擇排序，取評(píng)分值排在前10的讀者進(jìn)行推薦。5.2.2大眾推薦模塊圖5.11）眾推薦大眾推薦模塊作為“看了還想看”模塊的補(bǔ)充功能，從

53、前文算法面臨的問(wèn)題出發(fā)解決算法中新用戶(hù)沒(méi)有評(píng)分記錄無(wú)法參與相似度計(jì)算，“看了還想看”模塊無(wú)法推薦信息給此類(lèi)用戶(hù)的問(wèn)題。算法實(shí)現(xiàn)的過(guò)程為：算法：以犬眾平均評(píng)分值為初值比較對(duì)彖的余弦相似度計(jì)算。用于新用戶(hù)獲得書(shū)籍推薦。輸入：系統(tǒng)之外虛擬用戶(hù)編號(hào)；系統(tǒng)內(nèi)其他所有用戶(hù)書(shū)籍評(píng)分平均值；系統(tǒng)內(nèi)全部n個(gè)用戶(hù)賬號(hào)；（n個(gè)讀者借閱書(shū)籍編號(hào)，對(duì)應(yīng)書(shū)籍評(píng)分）。輸出：相似性閾值人于0.8的讀者作為當(dāng)前讀者的最近鄰居，推薦評(píng)分值在推薦集前10位的讀者給當(dāng)前讀者。方法：定義虛擬用戶(hù)，求系統(tǒng)所有書(shū)籍評(píng)分值的平均值，構(gòu)建大眾&評(píng)分矩陣。對(duì)虛擬用戶(hù)的犬眾&評(píng)分矩陣與系統(tǒng)內(nèi)全部讀者的用戶(hù)&評(píng)分矩陣進(jìn)行n維空間上的余弦相似度計(jì)算。

54、得到余弦值與相似性閾值進(jìn)行比較，若人于0.8則將此讀者的借閱記錄寫(xiě)入推薦集。重復(fù)計(jì)算直到和所有其他用戶(hù)比較完畢，獲得完整的推薦集合。對(duì)此集合中評(píng)分值進(jìn)行選擇排序，取評(píng)分值排在前10的讀者進(jìn)行大眾推薦。5.2.3新書(shū)上架模塊同樣新書(shū)上架模塊作為“看了還想看”模塊的補(bǔ)充功能，從前文算法面臨的問(wèn)題出發(fā)解決算法中新添加的書(shū)籍沒(méi)有評(píng)分記錄無(wú)法參與相似度計(jì)算，“看了還想看”模塊無(wú)法將此書(shū)推薦給任何一個(gè)用戶(hù)問(wèn)題。新書(shū)上架模塊功能實(shí)現(xiàn)過(guò)程，從系統(tǒng)讀取沒(méi)有評(píng)分記錄的書(shū)籍，按照添加的時(shí)間順序排序，將時(shí)間最靠近當(dāng)前日期的前10本書(shū)通過(guò)窗體推薦給讀者，同時(shí)可點(diǎn)擊書(shū)籍進(jìn)行借閱操作。圖5.12新書(shū)上架5.2.4我的圖書(shū)館

55、模塊我的圖書(shū)館模塊作為本系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)的重要表現(xiàn)模塊，從讀者心理需求出發(fā)開(kāi)發(fā)出多種個(gè)性化的讀者服務(wù)功能，模塊功能模型圖如下：圖5.13我的圖書(shū)館模型圖（1）基本信息說(shuō)明：在本系統(tǒng)中讀者可以自主查看個(gè)人信息，進(jìn)行密碼修改等操作。（2）書(shū)籍評(píng)價(jià)圖5.15圖書(shū)評(píng)價(jià)頁(yè)面說(shuō)明：書(shū)籍評(píng)價(jià)在本系統(tǒng)中作為個(gè)性化推薦的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源，其功能的有效對(duì)本系統(tǒng)有著非常重要的支持性。讀者可以在個(gè)人圖書(shū)館自主進(jìn)行評(píng)分操作，以保證獲取系統(tǒng)推薦的優(yōu)秀書(shū)籍。（3）推薦上傳圖5.16推薦上傳頁(yè)而說(shuō)明：此功能也為本系統(tǒng)中個(gè)性化服務(wù)的體現(xiàn)之處。當(dāng)讀者在圖書(shū)館未找到自己需要的書(shū)籍時(shí)，可以將其上傳至圖書(shū)管理員處，幫助圖書(shū)管理人員了解讀者

56、需求，為其書(shū)籍釆購(gòu)給出一定的參考性。這種個(gè)性化的服務(wù)將會(huì)是圖書(shū)館與讀者之間的聯(lián)系更加緊密，長(zhǎng)時(shí)間形成良性循環(huán)，使得圖書(shū)資源的利用率大大提高。（4）到期提醒圖5.17到期提醒頁(yè)面說(shuō)明：在我的圖書(shū)館中添加到期提醒的功能,也是在用戶(hù)需求分析階段了解讀者需求,南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于個(gè)性化推薦的圖書(shū)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)南京審計(jì)學(xué)院工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）2z方便讀者對(duì)圖書(shū)資源的借閱與歸還有序進(jìn)行，一面違反借閱規(guī)定造成不必要的損失，方便讀者的同時(shí)保證圖書(shū)管理系統(tǒng)工作的高效性。5.3本文個(gè)性化設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)本文系統(tǒng)個(gè)性化設(shè)計(jì)表現(xiàn)在四個(gè)功能模塊中，這四個(gè)模塊分別可以獨(dú)立完成個(gè)性化服務(wù)，整體上乂相互補(bǔ)充

57、，完善總體個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量。為讀者提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)，增加他們的閱讀興趣，使圖書(shū)資源充分被利用。（1）設(shè)計(jì)突出重點(diǎn)本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)以個(gè)性化的協(xié)同推薦功能為重心功能，圍繞著一項(xiàng)重點(diǎn)功能，設(shè)計(jì)輔助功能以及延伸功能。重點(diǎn)在學(xué)習(xí)及應(yīng)用協(xié)同過(guò)濾算法，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)踐的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)功能的不足及需要優(yōu)化的問(wèn)題在對(duì)其進(jìn)行功能拓展或完善。這樣設(shè)計(jì)的好處是從一條主線出發(fā)，不會(huì)在設(shè)計(jì)過(guò)程中失去方向感，使得工作按時(shí)有序進(jìn)行，開(kāi)發(fā)效率更高。（2）個(gè)性化服務(wù)關(guān)系明確，開(kāi)發(fā)流程清晰圖形最底層為基礎(chǔ)服務(wù)，包括傳統(tǒng)的圖書(shū)管理系統(tǒng)所提供的咨詢(xún)及檢索，借閱等基礎(chǔ)服務(wù)，另外本系統(tǒng)中書(shū)籍評(píng)價(jià)服務(wù)需要讀者自主進(jìn)行圖書(shū)評(píng)價(jià)以便為個(gè)性化圖書(shū)推薦

58、服務(wù)提供數(shù)據(jù)源，因此也作為基礎(chǔ)服務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)工作。本系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容是中心服務(wù)部分，也就是基于用戶(hù)的協(xié)同推薦服務(wù)。其在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中從基礎(chǔ)服務(wù)中獲取數(shù)據(jù)，獲得基礎(chǔ)服務(wù)數(shù)據(jù)支持。同時(shí)中心服務(wù)實(shí)現(xiàn)后，因?yàn)樗惴ū旧淼牟蛔?，造成功能不完善的?wèn)題。因此外圍的大眾推薦以及新書(shū)上架，推薦上傳等服務(wù)作為幫助性功能補(bǔ)充中心服務(wù)的缺陷，以保證系統(tǒng)功能的完善性。（3）不脫離讀者需求的設(shè)計(jì)本系統(tǒng)充分考慮讀者對(duì)圖書(shū)管理系統(tǒng)各個(gè)方面的需求，從讀者需求出發(fā)，設(shè)計(jì)推薦上傳，到期提醒，個(gè)人信息維護(hù)等提升讀者服務(wù)體驗(yàn)的功能。在設(shè)計(jì)中充分融入讀者所思所想所需，是系統(tǒng)有較高的使用價(jià)值。5.4推薦功能測(cè)試（1）讀者rOOOOl與讀者rOO

59、OOO的相似度計(jì)算通過(guò)比較找到這兩個(gè)讀者共同借閱過(guò)的書(shū)籍的評(píng)分矩陣。借閱的相同書(shū)籍分別為bOOOOOOO、bOOOOOOKb0000002,通過(guò)圖書(shū)編號(hào)取得兩個(gè)讀者對(duì)這三本書(shū)分別給出的評(píng)分，構(gòu)建評(píng)分矩陣a（4、5、5）,b（5、5、5）。將評(píng)分矩陣的數(shù)據(jù)輸入余弦計(jì)算公式計(jì)算得到余弦值為0.9,和相似度閾值0.8比較，大于閾值，因此將會(huì)把讀者rOOOOOl所借閱過(guò)的全部書(shū)籍除去rOOOOO沒(méi)有借閱過(guò)的圖書(shū)b000002,b000003,bOOOOOl全部推薦給讀者rOOOOOo（2）讀者rOOOOl與讀者r00002r00003.r00004的相似度計(jì)算同上。首先獲得兩個(gè)人共同借閱過(guò)的書(shū)籍的評(píng)分信息bOOOOOOO.bOOOOOOl、b0000002得到兩個(gè)評(píng)分矩陣a（4、5、5）,c（0、1、0），則根據(jù)余弦計(jì)算公式得到兩位用戶(hù)的相似度為0.9K0.&因此不會(huì)產(chǎn)生推薦。系統(tǒng)測(cè)