个性化智能图书推荐系统的设计与实现-开题报告

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1、 毕业论文（毕业论文（论文论文）开题报告）开题报告 论文（设计）题目 个性化智能图书推荐系统的设计与实现 学生姓名 专业 指导教师 一一 选题依据选题依据： 1.11.1 课题背景课题背景 近年来， 随着信息技术和网络的快速发展与崛起， 互联网已逐渐成为人们搜集和提供信息的常 用渠道，并逐步渗透到各个领域包括传统的流通领域。这一变化促成了电子商务的形成，越来 越多的商家在网上建立在线店铺， 向消费者展示自己的产品信息， 消费者也逐渐习惯于网上查 询自己需要产品的信息。 这种全新的生活理念标志着人类进入了一个崭新的时代。 然而问题随 之产生，信息过载的时代不同于以往，对于信息消费者言而，在众多信

2、息中找到自己需要的信 息是一件非常困难的事情；对于信息生产者而言，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户 的关注，也是一件非常困难的事情。 面对产品信息的“海洋” ，显而易见，消费者快速并且有效的挑选出自己所需要所感兴趣的产 品是十分困难的，此时推荐系统应运而生。电子商务推荐系统通过识别消费者的消费偏好，模 拟导购人员向客户提供建议， 帮助客户完成了购买， 从而使消费者尽量避免信息过多所带来的 麻烦， 同时也为自己产品营销带来了利润， 更重要的是为自己的电子商务系统保留住了一定的 客户源。 1.21.2 课题的目的及意义课题的目的及意义 推荐系统的任务就是在用户和信息之间建立一个桥梁， 一方面

3、帮助了消费者发现对自己有 价值是自己感兴趣和需要的信息， 另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前， 从而实 现信息消费者和信息生产者的双赢。 其实质就是在海量数据挖掘基础上建立的一种高级商务智 能平台，以帮助电子商务网站为其用户提供智能的、个性化的决策支持和信息服务，从而避免 用户在海量数据前无所适从。 二二 国内外研究现状国内外研究现状 目前国内的研究多集中在推荐系统的理论和技术方面， 并取得了丰硕的成果。 针对协同过 滤中评价矩阵的稀疏性，提出了一种优化算法和一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法， 并且在计算目标用户的最近邻居时采用一种新相似性计算方法。 针对算法的可扩充性， 又提

4、出 了基于项目聚类的协同过滤推荐算法， 这些都显著地提高推荐系统的推荐质量。 以上各类推荐 技术都有各自的优点和缺点，因此许多研究者提出结合多种过滤技术，以克服各自的缺点。例 如基于内容和合作模式的信息推荐机制， 基于语义相似性的资源协同过滤技术。 同时也对稀疏 问题和冷启动问题做了研究，将推荐系统的应用领域扩展到了数字图书馆。 在应用方面，国内在个性化推荐方面做的比较好的网站有淘宝网，当当网，京东，易迅， 豆瓣，土豆，优酷，人人等。 三三 主要设计内容：主要设计内容： 1.页面显示模块 (1)图书分类显示 在进入网上书店主页时， 可以根据数据库中存放的信息分类显示图书的分类， 如天文地理 类，言情小说类等，每个分类都应该提供对应的超链接，用户单击这个图书分类后，就可以跳 转到该分类对应的图书页面，让用户能更加方便的查找自己想要的图书。 (2)图书详细内容及图片显示 单击某个图书封面后，就可以查看该图书的详细介绍，书店的定价，图书封面等，还可以 将自己心仪的图书加入购物车 （3）图书推荐模块 系统根据用户日常的浏览习惯进行记录用户的喜欢好， 从而根据用户的喜欢好进行