基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统(开题报告+源码）

最新推荐文章于 2025-04-03 15:29:45 发布
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文章标签： 算法
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本文描述了一项研究，旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统，通过用户阅读历史和评分数据为读者提供个性化推荐，以改善在线阅读体验和市场竞争力。系统将利用Java、Spring、MyBatis等技术进行开发，前端采用Vue.js，后端使用MVC架构，数据库为MySQL，部署在Tomcat上。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景： 随着数字化阅读的兴起，人们获取图书的方式越来越多样化。在线图书商店和电子书平台拥有海量的图书资源，为读者提供了极大的便利。然而，面对成千上万的图书选项，读者往往难以快速找到符合个人兴趣和需求的书籍。个性化推荐系统成为解决这一问题的有效工具。协同过滤算法作为一种成熟的推荐技术，能够根据用户的阅读历史和偏好进行智能推荐，帮助读者发现感兴趣的新书，提高阅

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基于协同过滤算法商品推荐系统论文-java-文档-基于协同过滤算法商品推荐系统文档
02-22
基于协同过滤算法商品推荐系统论文-java-文档-基于协同过滤算法商品推荐系统文档 论文： ！！！本文档只是论文参考文档！ 需要项目源码、数据库sql、开发文档、毕设咨询等，请私信联系~ ① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言：Java ③ 框架：SpringBoot ④ 架构:B/S、MVC ⑤ 开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql ⑥ JDK版本：JDK1.8 ⑦ Maven包：Maven3.6 ⑧ 数据库：mysql 5.7 ⑨ 服务平台:Tomcat 8.0/9.0 ⑩ 数据库工具：SQLyog/Navicat ⑪ 开发软件：eclipse/myeclipse/idea ⑫ 浏览器：谷歌浏览器/微软edge/火狐 ⑬ 技术栈:Java、Mysql、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等 最新计算机软件毕业设计选题大全 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45630258/article/details/135901374 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2背景与意义
毕业设计-基于协同过滤算法的个性化推荐系统
Hai_Lang_IT的博客
03-13 4211
毕业设计-基于协同过滤算法的个性化推荐系统：大数据时代下互联网的应用使人们的生活更 加便捷与智能化。 但随之而来的“信息过载”问题 亟需解决，此时推荐系统应运而生。 协同过滤作为个性化推荐系统中应用较为广泛的一种算 法，因经常面临数据稀疏性和算法扩展性问题，近 年来备受关注。 因此，协同过滤算法的优化成为了 国内外学者的研究热点。 针对数据稀疏性问题，一些学者通过降维的方法来缓解稀疏性，提出了基于矩阵分解的迭代最小二乘加权正 则化协同过滤算法，对传统矩阵分解模型加入正则 化约束以防止过拟合； 还 有一些学者
计算机毕业设计选题推荐-基于协同过滤算法的商品推荐系统-Java项目实战
IT毕设梦工厂的博客
10-06 220
用户： 论坛、商品资讯、商家信息、商品信息、购物车、在线客服、收货地址管理、商品订单管理； 商家： 商品信息管理、商品订单管理、论坛、商品资讯； 管理员： 用户管理、商家管理、商品信息管理、商品订单管理、客服聊天管理、论坛管理、商品资讯管理、基础数据管理。
基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现开题报告
2301_79305643的博客
08-12 1916
基于用户的协同过滤算法主要搜寻相似用户喜好的商品进行推荐;通过整理分析相关文献中所采用的主要推荐算法,总结出目前常用的旅游推荐方法主要有以下五种:它们分别是基于知识的推荐、基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于人口统计的推荐以及混合型推荐[3]。在对协同过滤的推荐算法在旅游的应用的研究基础上,通过查阅相关文献，对旅游景点和用户信息处理分类，结合开发工具为用户提供符合其特性的个性化旅游推荐服务，采用文献分析、数据集获取、理论研究、实际设计等多种研究方法，构建了基于协同过滤算法的旅游推荐系统。
Java计算机毕业设计基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统（开题+源码+论文）
倩雅学姐
07-29 1016
传统的图书推荐方式，如基于热门排行榜或编辑推荐，往往缺乏个性化和精准性，难以满足用户多样化的阅读需求。协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，发现用户间的相似性或物品间的相似性，从而为用户推荐可能感兴趣的图书，实现个性化推荐。该系统能够准确捕捉用户的阅读兴趣与偏好，为用户提供量身定制的图书推荐，帮助用户快速发现潜在感兴趣的书籍，节省用户的时间和精力。该系统旨在通过分析用户的历史阅读记录、行为数据以及图书的分类信息和属性特征，运用协同过滤算法挖掘用户与图书之间的潜在关联，为用户生成个性化的图书推荐列表。
Java基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统(开题+源码)
qh605的博客
11-30 1085
在当今数字化信息时代，图书馆作为信息知识的海洋，为满足用户多样化的需求，需要提供更加个性化和精准的图书推荐服务。因此，基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统应运而生，旨在解决传统推荐方法的不足，提高图书推荐的精准度和用户满意度。本系统的意义在于通过协同过滤算法，对用户行为和图书信息进行深入分析，挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯，从而为每个用户提供个性化、精准的图书推荐服务。这不仅可以提高图书馆的服务水平，满足用户的个性化需求，还可以提高图书的利用率和借阅率，为图书馆的数字化转型提供强有力的支持。
django基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统(程序+开题报告)
liu10665的博客
01-27 944
本系统（程序源码数据库调试部署开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取系统程序文件列表开题报告内容研究背景： 随着信息技术的迅速发展，人们获取信息的方式越来越多样化。然而，这也带来了信息过载的问题，使得用户在海量的图书资源中难以找到自己真正感兴趣的内容。为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。其中，基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统因其简单、有效的特点而受到广泛关注。协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户的兴趣偏好，从而为用户推荐可能感兴趣的图书。
基于django+vue基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统【开题报告+程序+论文】计算机毕设
荼锦学长_毕设
08-15 795
研究背景 在信息爆炸的时代，图书馆与在线阅读平台积累了海量的图书资源，为读者提供了前所未有的选择空间。然而，面对如此庞大的图书库，读者往往感到迷茫，难以快速定位到符合自己兴趣与需求的书籍。传统的搜索和分类浏览方式虽然提供了一定的导航作用，但难以全面捕捉读者的个性化阅读偏好和潜在需求。协同过滤算法作为一种有效的个性化推荐技术，通过分析用户的阅读历史、评价、喜好等多维度信息，能够精准预测用户的阅读兴趣，为用户提供个性化的图书推荐。因此，本研究聚焦于开发一款基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统，旨在提升读者的
Java基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统(1)(开题+源码)
qh605的博客
11-30 1121
个性化智能图书推荐系统的研究意义在于，通过利用协同过滤算法，挖掘用户与图书之间的隐性关联，从而为用户提供更加贴合其需求的图书推荐。同时，本研究也希望通过对用户行为的深度分析，进一步了解用户的需求和偏好，为图书馆的资源采购、布局和推广活动提供决策支持。[1]王帅, 刘磊. 测试驱动开发在Java程序设计课程实验教学中的应用[J]. 淮北师范大学学报(自然科学版), 2023, 44 (03): 83-87.2022-10-21 至 2022-11-30：准备参考文献，编写开题报告和文献综述。
基于协同过滤算法的电影推荐系统(开题报告+源码）
liu10611的博客
02-15 1552
研究内容： 在本研究中，我们将开发一个功能综合的基于协同过滤算法的电影推荐系统。通过这些功能的集成与实现，我们期望解决用户在选择电影时的信息过载、推荐不准确以及观影体验不佳等问题，为用户带来全新的电影观看体验。该系统能够为用户提供个性化的电影推荐，使用户能够快速发现感兴趣的新电影，同时也为电影制作方和发行商提供用户偏好数据，帮助他们制定更有效的宣传和发行策略。目的： 本研究的目的在于设计并实现一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，旨在通过分析用户观影行为和评价数据，提供高质量的电影推荐服务。
基于协同过滤算法的新闻推荐系统(开题报告+源码）
迟限程序设计
02-15 1165
新闻信息功能将提供包括新闻标题、摘要、来源、发布时间等在内的详细内容，以辅助用户做出更加明智的阅读选择。该系统能够为用户提供定制化的新闻推荐，帮助用户节省筛选信息的时间，同时也能够帮助新闻媒体提高内容的针对性和吸引力，增加用户的阅读量和互动率。目的： 本研究的目的在于设计并实现一个基于协同过滤算法的新闻推荐系统，旨在通过对用户阅读偏好的深入分析，提供高质量的新闻推荐服务。该系统的实施将有助于提升推荐的相关性和准确性，满足不同用户的个性化阅读需求，从而提升整个新闻阅读平台的用户体验和市场竞争力。
Python基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现
weixin_40228600的博客
04-06 7610
摘 要 随着网络化速度的不断加快，庞大的信息量让人们难以快速准确地获取自身需要的信息。如何从多种多样的电影中获取自己感兴趣的部分，是值得关注的问题。推荐技术是运用普遍的信息过滤技术，它可以从大量的数据中过滤出用户感兴趣的信息，实现个性化推荐的功能。文中首先简述了推荐系统，然后分析了协同过滤算法，最后使用改进的余弦相似度完成系统算法设计。本系统使用Python作为主要开发语言，Pyqt5框架实现系统的UI可视化，MySQL作为系统数据库设计开发了一款电影推荐系统，实现了主动为用户推送信息的功能，为观影者提供
基于协同过滤的推荐系统
修炼之路
05-07 1万+
这篇文章主要介绍一种协同过滤的推荐的算法，主要的内容包括：1、相似度的计算2、基于用户的协同过滤3、基于项目的协同过滤4、基于内容的过滤算法5、混合推荐系统推荐系统在现在的生活中随处可见，淘宝天猫的商品推荐，音乐软件的每日歌曲推荐等，协同过滤就是一种很受欢迎的推荐算法。协同过滤(collaborative filtering)：利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。比如说...
基于用户的协同过滤推荐算法研究
weixin_43788358的博客
03-04 6539
摘要：近年来，随着线上可供选择的增加，推荐系统变得越来越不可或缺。推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾物品准确推荐给需要它的用户，帮助用户找到他们感兴趣但很难发现的物品。本文采用基于用户的协同过滤算法实现电影的推荐，并针对该方法存在的稀疏性，冷启动和扩展性问题进行了分析，结果表示此算法可以得到不错的推荐效果。 关键词：协同过滤；用户；皮尔逊系数；相似度 Abstract：I...
毕业设计之基于协同过滤算法的电影推荐系统设计(一) - 项目简介
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JavaEdge全是干货的技术号
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由于本人今年毕业,为完成毕设特地想着实现一个简单的推荐系统设计,思来想去,小电影不就是很好的切入点嘛! 于是诞生该项目,将会一步步带着大家实现一个自己的电影推荐系统. 1 研究目标 从应用场景来看，基于内容的推荐算法更多地适用于用户根据关键字或者电影名字来搜索相应的电影，然后推荐系统来进行相应的推荐。 基于需求个性角度来看，基于内容的推荐算法还不够个人化，用户需要的是更加符合个人偏好的推荐结果，可...
【LeetCode 热题100】 45. 跳跃游戏 II 的算法思路及python代码
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pljnb的博客
04-03 371
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引 i 向后跳转的最大长度。换句话说，如果你在nums[i]处，你可以跳转到任意返回到达的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达。
[dp_3 路径问题] 不同路径 | 障碍物 II | 珠宝的最高价值
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初始化 | 虚拟节点 | 想从dp表找回之前矩阵的位置所以下标都要统一-1才行。i-1，j-1。 依赖前两位,所以要初始两位 if(s[0]=='0') return 0; //这个是这个题目的特殊意思要领悟到 ● 动态规划就是一个从小往大的有逻辑性的计算 ● 以此来避免对相同的事情重复计算很多次 ● 因为填表之后，如果碰到已经计算过的数值就可以直接进行调用啦~
算法 ｜ 神教优化算法(Divine Religions Algorithm, DRA)原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
04-03 57
神教优化算法；元启发式算法；宗教行为模拟；群体智能；MATLAB实现。
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