摘 要
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图书推荐系统中的应用日益广泛。本系统采用Java语言和Spring Boot框架进行编写，数据库使用MySQL数据库，结合深度学习算法，为用户提供个性化的图书推荐服务。系统通过分析用户的历史浏览、购买和收藏行为，构建用户画像，同时利用自然语言处理技术分析图书内容，实现内容与用户需求的精准匹配。此外，系统还具备实时更新图书信息、智能分类和动态调整推荐策略的功能，以适应不断变化的用户偏好和市场趋势。通过深度学习模型的不断优化和迭代，本图书推荐系统旨在为用户提供更加丰富、多元和个性化的阅读体验，推动数字阅读服务的创新与发展。
关键词：图书推荐；MySQL数据库；Java；
ABSTRACT
With the rapid development of artificial intelligence technology, deep learning is widely used in book recommendation system. This system uses Java language and Spring Boot framework to write, the database uses MySQL database, combined with deep learning algorithm, to provide users with personalized book recommendation services. By analyzing users\' historical browsing, purchasing and collection behaviors, the system constructs user portraits, and uses natural language processing technology to analyze book content to achieve accurate matching between content and user needs. In addition, the system also has the functions of real-time update of book information, intelligent classification and dynamic adjustment of recommendation strategies to adapt to changing user preferences and market trends. Through the continuous optimization and iteration of the deep learning model, the book recommendation system aims to provide users with a more rich, diversified and personalized reading experience, and promote the innovation and development of digital reading services.
目 录
第1章 绪论 - 1 -
1.1选题背景与意义 - 1 -
1.2国内外研究现状 - 1 -
1.3全文组织结构 - 2 -
第2章 系统开发技术简介 - 3 -
2.1 JAVA技术简介 - 3 -
2.2 MYSQL数据库简介 - 3 -
2.3 SPRING BOOT框架 - 3 -
2.4 VUE.JS简介 - 4 -
2.5 B/S结构 - 5 -
第3章 系统分析 - 6 -
3.1 系统可行性分析 - 6 -
3.1.1 技术可行性 - 6 -
3.1.2 操作可行性 - 6 -
3.1.3 运行可行性 - 6 -
3.1.4 经济可行性 - 6 -
3.2 需求分析 - 7 -
3.2.1性能需求 - 7 -
3.2.2用户需求 - 7 -
3.3 系统UML用例分析 - 8 -
3.4 系统流程分析 - 8 -
3.4.1添加信息流程 - 8 -
3.4.2修改信息流程 - 9 -
3.4.3删除信息流程 - 10 -
3.4.4注册流程 - 10 -
3.4.5登录流程 - 11 -
第4章 系统设计 - 12 -
4.1系统设计原则 - 12 -
4.2系统概要设计 - 12 -
4.3 系统结构设计 - 12 -
4.4数据库设计 - 13 -
4.4.1数据库设计原则 - 13 -
4.4.2 E-R图设计 - 13 -
4.4.3数据库表设计 - 14 -
第5章 系统的实现 - 20 -
5.1前台功能实现 - 20 -
5.1.1系统首页页面 - 20 -
5.1.2个人中心 - 22 -
5.2后台管理员功能模块实现 - 22 -
第6章 系统测试 - 27 -
6.1测试目的与意义 - 27 -
6.2测试方法 - 27 -
6.3测试用例 - 27 -
6.4测试结果 - 28 -
第7章 总结与展望 - 29 -
7.1总结 - 29 -
7.2展望 - 29 -
参考文献 - 30 -
致 谢 - 31 -
第1章 绪论
1.1选题背景与意义
在数字化时代，图书推荐系统已成为连接读者与图书资源的重要桥梁。随着大数据技术的发展和用户行为数据的积累，传统的推荐算法已难以满足用户对个性化推荐的需求。深度学习作为一种先进的机器学习技术，能够处理复杂的非线性关系，挖掘用户行为与图书内容之间的深层联系，从而提供更为精准的推荐服务。研究背景在于，传统的推荐系统多依赖于协同过滤、内容推荐等方法，这些方法在处理大规模数据集时存在效率低下、推荐质量不稳定等问题。而深度学习能够通过构建复杂的神经网络模型，自动提取特征，优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和效率。
深度学习图书推荐系统的研究意义在于其对提升用户体验和促进知识传播的重要作用。个性化推荐不仅能够满足用户的个性化阅读需求，提高用户的满意度和忠诚度，还能帮助用户发现潜在的阅读兴趣，拓宽知识视野。对于图书出版和销售行业而言，精准的推荐可以增加图书的曝光率和销售量，优化库存管理，降低运营成本。深度学习图书推荐系统的研究还有助于推动相关领域的技术进步，如自然语言处理、用户行为分析等，为智能信息服务的发展提供新的思路和方法。通过不断探索和创新，深度学习图书推荐系统有望成为数字阅读时代的重要支撑，为构建知识型社会贡献力量。
1.2国内外研究现状
在国内外图书推荐系统的研究现状方面，国外研究起步较早，已经形成了较为成熟的理论和技术体系。国外的研究者们在图书推荐领域深耕多年，从最初的基于内容的推荐(Content-Based Filtering)、协同过滤(Collaborative Filtering)，到后来的混合推荐(Hybrid Recommender Systems)，再到目前深度学习技术的应用，国外研究者们不断探索和创新，推动了推荐系统技术的发展。特别是深度学习技术的引入，使得图书推荐系统能够更准确地捕捉用户偏好和图书特征，提高了推荐的准确性和用户满意度。例如，利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)对用户行为序列和图书内容进行建模，能够挖掘用户潜在的兴趣点，实现个性化推荐。
国内图书推荐系统的研究虽然起步较晚，但近年来也取得了显著的进展。国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合国内图书市场的特点，开展了一系列创新性研究。例如，针对中文图书的特点，开发了基于语义分析和情感分析的推荐算法，以更好地理解和推荐中文图书。同时，国内研究者们也在积极探索如何将深度学习技术与国内图书推荐系统相结合，以提高推荐的精准度和效率。随着国内大数据技术的发展，越来越多的研究开始关注如何利用用户行为数据和社交网络数据，构建更为全面和深入的用户画像，从而提供更加个性化的推荐服务。
总体来看，无论是国外还是国内，深度学习技术在图书推荐系统中的应用都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断进步和应用的不断深入，未来的图书推荐系统将更加智能、精准，为用户提供更加优质的阅读体验。
1.3全文组织结构
本文共分为7章，文章结构及各章内容简介如下：
第1章 主要介绍及探讨论文研究的背景和意义，以及图书推荐系统国内外的研究现状。最后，给出本文的整体组织结构。
第2章 主要介绍了本次系统开发过程中用到的相关技术及开发工具，如MySQL数据库，B/S模式等。
第3章 主要介绍了本次系统开发过程中的系统分析过程，从可行性分析、需求分析、系统UML用例分析、总体业务流程分析、模块流程分析这几方面进行了系统分析。
第4章 主要介绍了本次系统开发过程中的系统设计过程，从系统设计原则、系统概要设计、数据库设计这几方面进行了详细描述。
第5章 主要介绍了本次系统开发过程中的系统实现环节，从客户端的各个功能模块的实现和管理后台各个功能模块的实现方面进行了详细描述。
第6章 主要介绍了本次系统开发过程中的系统测试环节，从测试的目的与意义、测试方法、测试用例、测试结果等方面进行了详细描述。
第7章 主要介绍了本次系统开发过程的总结以及本次开发过程的不足和以后的展望。
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