图书个性化推荐系统的毕业设计(数据收集与处理、推荐算法、部署)

前言

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一、选题的背景和意义

1、信息过载和个性化需求： 随着互联网的发展，人们面临着日益增长的信息量，其中包括大量的图书、文章和资讯。在这种情况下，用户往往需要个性化的推荐系统来帮助他们从海量信息中找到符合自己兴趣和需求的图书，提高信息获取的效率。

2、用户体验和忠诚度： 一个优秀的图书个性化推荐系统可以提升用户的体验，让用户感到平台更加了解他们的喜好，从而增加用户的使用黏性和忠诚度。通过个性化推荐，用户可以更轻松地发现新的感兴趣图书，从而提高用户满意度。

3、商业应用和市场竞争： 对于图书电商平台或线下书店来说，个性化推荐系统能够帮助他们更好地理解用户需求，提高销售转化率和用户购买意愿。在激烈的市场竞争中，个性化推荐系统成为了一种重要的差异化竞争策略。

4、技术挑战和发展空间： 个性化推荐系统涉及到机器学习、数据挖掘、推荐算法等领域，是一个技术含量较高的领域。开展图书个性化推荐系统的设计与实现，将具有挑战性和创新性，有助于学生深入理解相关技术，并探索其在图书推荐领域的应用。

5、学术研究和实践应用： 图书个性化推荐系统的设计与研究有利于将学术理论与实践应用相结合，探索推荐系统的优化方法和改进方案，同时也有助于为相关领域的学术研究提供新的思路和实证案例。

二、系统设计

01、部分实现截图

图书个性化推荐系统的毕业设计

02、系统亮点

1、数据收集与处理： 一个优秀的个性化推荐系统需要大量的用户行为数据和图书信息数据作为基础。你可以通过设计合适的数据采集方法和算法，收集和处理相关数据，并进行数据清洗、整合和预处理，以构建一个高质量的数据集。

2、推荐算法选择与实现： 个性化推荐系统的核心在于推荐算法的选择和实现。你可以研究和比较不同的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习和强化学习等方法，并根据实际需求选择最适合的算法进行实现和优化。

3、特征工程和模型训练： 在个性化推荐系统中，特征工程是非常关键的一步。你可以通过分析用户和图书的特征，提取有意义的特征，并结合机器学习和深度学习技术进行模型训练和优化，从而提高推荐系统的准确性和效果。

4、评估与优化： 评估和优化是个性化推荐系统持续改进的重要环节。你可以设计合适的评估指标和实验方法，对推荐系统进行评估，并通过调整参数、改进算法和模型来优化系统性能，以提高用户满意度和推荐效果。

5、用户界面设计与交互体验： 一个好的个性化推荐系统不仅要有准确的推荐结果，还需要有友好的用户界面和良好的交互体验。你可以设计直观且易用的用户界面，提供个性化的推荐结果展示和交互功能，以提升用户体验和使用效果。

6、实际应用与商业化考虑： 考虑到个性化推荐系统的实际应用需求，你可以针对特定的图书电商平台或线下书店等场景，设计和实现一个可商业化的个性化推荐系统原型，包括商业模式、推荐策略和营销手段等方面的考虑。

二、论文参考

01、开题报告

02、中期检查

03、论文终稿

三、详细视频演示

请联系我获取更详细的演示视频

四、代码参考

01、后台登录鉴权

@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/login")
public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
   
   UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
   if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
   
      return R.error("账号或密码不正确");
   }
   String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
   return R.ok().put("token", token);
}

	@Override
	public String generateToken(Long userid,String username, String tableName, String role) {
   
		TokenEntity tokenEntity = this.selectOne(new