发布时间 : 星期三 文章基于Knn算法的图书推荐系统(毕业设计)更新完毕开始阅读b5dabdc390c69ec3d4bb7528
华北科技学院毕业设计
第1章 绪论
推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
对于我们的图书的大量藏书，我们已经完全没有那么多的时间和精力去看完所有的书来寻找自己想要得到的知识，所以一个有专属个性的、合适的推荐系统能给我们节约不少的时间和精力。
1.1 应用背景
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载问题。
解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统 ，它是根据用户的信息需求、兴趣等，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。
推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高，逐步形成了一门独立的学科。
对于我们的图书的大量藏书，我们已经没有那么多的时间和精力去看完所有的书来寻找自己想要得到的知识，所以一个有专属个性的、合适的推荐系统能给我们节约不少的时间和精力。
第 1 页 共 39 页
图书推荐系统
1.2 系统功能
该系统的具体功能如下
1. 根据用户的借书证号给出专属推荐 2. 根据书目的主键值给出相关推荐
3. 推荐的书目中包含书名，作者，出版社，出版日期，索书号，类型等字段 4. 可以查询用户的信息，以及当前书目的信息
1.3 系统预览
图1-1 系统主界面图
第 2 页 共 39 页
华北科技学院毕业设计
图1-2 系统副界面图
1.4 系统特点
系统界面相对简单，适合添加到web应用程序，作为Applet嵌入到网页中，但是内部数据的运算量相当大，因此可能运行较缓慢。
第 1 页 共 27 页
图书推荐系统
第2章 开发环境及工具
2.1系统开发环境
服务器操作系统：Microsoft Windows操作系统 数据库：SQL Server 2008 R软件：R 3.1.2 JDK：1.6
2.2系统架构模型
本系统整体框架采用了数据存储、大规模计算与前端展示相分离的新型设计模式。其中SQL Server 2008 负责数据的存储与管理，R软件负责大规模数据计算，是系统的核心部分，Java端采用模型-视图-控制器（MVC）设计模型，完成数据计算结果的展示。具体的模型设计如下图：
Java前端 参数传递
R软件 结果展示 数据存储 数据库 数据抽取
图2-1 程序结构图
第 2 页 共 27 页