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)

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：

在当今的信息时代，图书馆作为信息资源的中心，其重要性日益凸显。然而，随着信息量的爆炸式增长，如何有效地管理和推荐图书资源成为了一个亟待解决的问题。传统的图书推荐方法往往基于图书的分类或者关键词搜索，这种方式虽然简单直观，但无法满足用户个性化的需求。因此，开发一种基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统，旨在为用户提供更加精准、个性化的图书推荐服务。

研究意义：

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。这不仅可以提高图书馆的资源利用率，同时也可以提升用户在寻找图书时的满意度。此外，该系统还可以通过对用户行为的深度分析，为图书馆的运营提供有益的参考。

研究目的：

本研究旨在构建一个基于协同过滤算法的个性化智能图书推荐系统，通过该系统能够有效地将用户与图书进行匹配，提高图书的推荐精度和用户满意度。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。

研究内容：

本研究将围绕以下三个方面展开：

1. 图书分类：利用机器学习和自然语言处理技术对图书进行自动分类，以便于系统能够更加精准地为用户推荐相关领域的图书