基于网络爬虫的热门图书推荐系统springboot-计算机毕业设计源码+LW文档

摘  要
在当今数字化信息爆炸的时代，人们对获取优质图书资源的需求日益增长，而如何精准地推荐热门图书成为亟待解决的问题。传统的图书推荐方式存在信息滞后、推荐不够个性化等不足，难以满足用户多样化的需求。因此，开发一个高效、智能的热门图书推荐系统具有重要的现实意义。
本热门图书推荐系统基于B/S开发模式，采用SpringBoot框架进行后端开发，实现了系统的快速搭建和高效运行。数据库选用MySQL确保了数据的稳定存储和高效访问。同时，利用Spider爬虫技术从互联网上抓取丰富的图书相关信息，为推荐系统提供充足的数据支持。系统的功能丰富，管理员能够对用户信息进行全面管理，包括用户的注册、登录、权限设置等；对图书信息进行细致维护，涵盖图书的添加、修改、删除等操作；还能对图书论坛进行管理，保障论坛的有序运行，促进用户之间的交流与互动。
该热门图书推荐系统的开发，不仅为用户提供了便捷、精准的图书推荐服务，满足了用户个性化的阅读需求，提升了用户的阅读体验；也为图书行业的发展提供了新的思路和方法，有助于推动图书资源的有效传播和利用，促进文化的交流与传承。
关键词：热门图书推荐系统；Spring Boot框架；Spider爬虫；MySQL

Abstract
In today\'s era of digital information explosion, people\'s demand for obtaining high-quality book resources is increasing day by day, and how to accurately recommend popular books has become an urgent problem to be solved. The traditional book recommendation methods have shortcomings such as information lag and lack of personalized recommendations, making it difficult to meet the diverse needs of users. Therefore, developing an efficient and intelligent popular book recommendation system has important practical significance.
This popular book recommendation system is based on the B/S development model and uses the Spring Boot framework for backend development, achieving rapid system setup and efficient operation. The database uses MySQL to ensure stable storage and efficient access of data. At the same time, the Spider crawler technology is used to capture rich book related information from the Internet to provide adequate data support for the recommendation system. The system has rich functions, and administrators can comprehensively manage user information, including user registration, login, permission settings, etc; Thoroughly maintain book information, including operations such as adding, modifying, and deleting books; It can also manage the book forum, ensure the orderly operation of the forum, and promote communication and interaction among users.
The development of this popular book recommendation system not only provides users with convenient and accurate book recommendation services, but also meets their personalized reading needs and enhances their reading experience; It also provides new ideas and methods for the development of the book industry, which helps to promote the effective dissemination and utilization of book resources, and facilitate cultural exchange and inheritance.
Keywords: Popular book recommendation system; Spring Boot framework; Spider crawler;

目  录
摘  要 I
Abstract II
目  录 III
1 绪  论 1
1.1研究背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国外研究现状 1
1.2.2 国外研究现状 2
1.3 研究的主要内容 4
1.4 研究方法 4
2 系统相关技术 6
2.1 Java语言简介 6
2.2  MySQL数据库 6
2.3 Echarts介绍 7
2.4 Spring Boot框架 7
2.5 Spider爬虫 7
3 系统分析 9
3.1 可行性分析 9
3.1.1 经济可行性 9
3.1.2 技术可行性 9
3.1.3 运行可行性 10
3.2 需求分析 10
3.3 系统结构和流程设计 11
4 系统设计 15
4.1系统通用功能用例分析 15
4.2 系统设计主要功能 15
4.3 数据库设计 17
4.3.1 数据库设计规范 17
4.3.2 E-R图 17
4.3.3 数据表 21
5 系统实现 25
5.1前台用户功能模块 25
5.2 后台管理员功能模块 27
5.3 后台用户功能模块 30
5.4 看板展示 31
6 系统测试 32
6.1系统测试目的 32
6.2 系统功能测试 32
6.3 系统测试结论 35
结论 36
致谢 38
参考文献 39

1 绪  论
1.1研究背景
随着互联网技术的迅猛发展和数字阅读的普及，图书市场正经历着深刻变革。据中国互联网络信息中心报告显示，我国数字阅读用户规模持续扩大，人们获取图书资源的渠道日益多元化。然而，海量的图书信息却给用户带来了选择难题，传统依靠人工推荐、排行榜单等方式存在信息更新缓慢、推荐缺乏精准性等问题，难以满足用户个性化、多样化的阅读需求[1]。同时，图书行业竞争激烈，出版社、电商平台等亟需更有效的图书推广手段，以提升优质图书的曝光度和传播效率。
从技术层面看，人工智能、大数据等技术在推荐系统领域的广泛应用，为图书推荐提供了新的可能。但现有图书推荐系统仍存在数据来源单一、推荐算法不够智能等局限，无法充分挖掘互联网海量图书信息价值。此外，用户在图书阅读过程中，缺乏便捷的交流互动平台，难以形成良好的阅读社区氛围。开发一个基于B/S模式，融合SpringBoot和Spider爬虫技术的热门图书推荐系统迫在眉睫。该系统不仅能够借助爬虫技术实时获取丰富的图书数据，利用SpringBoot实现高效的系统架构，还能通过管理员对用户、图书信息及论坛的全面管理，搭建起一个功能完善、互动性强的图书服务平台，有效解决当前图书推荐与阅读领域的痛点问题[2]。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
随着互联网技术和大数据分析的发展，国内的图书推荐系统逐渐从传统的人工推荐向智能推荐转型，尤其是基于网络爬虫和推荐算法的图书推荐系统，越来越受到学术界和商业领域的关注。在国内，热门图书推荐系统的研究发展较为迅速，许多高校和企业都投入了大量的精力进行探索。
国内的图书推荐系统起初大多依赖于传统的基于规则的推荐方法。这些方法通常依赖于人工设计的规则和手工维护的书单，通过用户历史数据或热门排行进行推荐。然而，随着数据量的增加，传统方法逐渐暴露出缺乏个性化推荐的不足。基于协同过滤（Collaborative Filtering, CF）和内容推荐（Content-Based Filtering, CBF）方法的图书推荐逐渐成为主流。例如，阿里巴巴旗下的图书电商平台——淘宝网，通过基于用户行为分析的协同过滤方法为用户提供个性化的书籍推荐。阿里巴巴的技术团队通过对大量用户的购买记录、浏览历史以及评分信息进行分析，构建了复杂的用户兴趣模型，从而实现了更加精准的推荐服务。淘宝网的图书推荐系统已经不仅仅局限于热门书单的展示，它结合了用户对图书的兴趣点、购买力、社交互动等多维度的数据，能够精准推送符合用户口味的图书。
在图书推荐领域，基于网络爬虫的数据抓取技术也得到了广泛应用。近年来，国内研究者们通过爬虫技术从各种电商平台和图书网站抓取大量图书信息，为图书推荐系统提供了丰富的数据支持。例如，京东和当当网等电商平台使用网络爬虫抓取来自用户的评价、图书的评分、销售量、出版时间等信息，进一步提高了推荐的准确性和个性化。
在学术界，张岩等提出了一个基于爬虫技术和自然语言处理（NLP）结合的图书推荐系统。该系统通过爬虫抓取图书相关信息，并结合NLP技术对图书内容进行分析，从而进行更加精准的书籍推荐。这一方法将图书的文本信息与用户行为数据结合，通过计算文本与用户历史数据的相似度，生成更加符合用户兴趣的书单。
近年来，国内在图书推荐领域开始积极探索深度学习和人工智能技术的应用。李华（2020）提出了一种基于深度神经网络（DNN）和协同过滤结合的推荐算法，利用深度学习算法处理用户行为数据和图书内容，取得了较好的推荐效果。该方法通过深度学习网络训练用户行为特征和图书内容的隐含信息，进一步优化了传统协同过滤算法的推荐精度。例如，阅文集团旗下的QQ阅读平台，通过人工智能和大数据技术，结合用户行为、阅读习惯、社交互动等多维度数据，推动个性化推荐的精细化。在该平台上，人工智能技术帮助平台不断优化推荐结果，通过深度学习算法将图书和用户进行匹配，推荐更符合用户兴趣的内容。
1.2.2 国外研究现状
在国外，图书推荐系统的研究和应用起步较早，尤其在欧美等发达国家，学术界和业界早已将图书推荐系统与机器学习、大数据技术相结合，推动了个性化推荐的发展。国内在这一领域的研究虽起步稍晚，但也逐渐赶超并形成了特色。
国外的推荐系统研究大多集中在电商和娱乐平台。作为全球最大的在线零售商，Amazon的图书推荐系统一直是全球个性化推荐的代表。Amazon采用了基于协同过滤算法的推荐系统，同时结合了内容推荐和用户行为数据。Amazon的推荐系统不但根据用户的购买历史进行推荐，还通过分析其他用户的行为数据，为用户推荐可能感兴趣的图书。Amazon的推荐系统背后有强大的数据分析支持，其核心算法不仅分析用户浏览和购买的书籍，还结合用户对商品的评分、评论等信息，采用混合推荐算法来实现多维度推荐。在2016年，Graham Polhill提出了一种基于协同过滤的混合推荐方法，结合用户的显性评分和隐性行为数据，在Amazon的图书推荐系统中取得了显著效果。另外，Netflix的推荐算法也为图书推荐系统提供了宝贵的经验。Netflix的推荐系统基于用户历史行为、评分信息以及相似用户的行为数据，结合矩阵分解和深度学习等技术，能够精准预测用户感兴趣的电影或电视剧。该推荐系统广泛应用于图书、视频以及其他消费品的推荐中。
在国外，基于爬虫技术抓取图书数据的研究也较为成熟。美国Goodreads平台通过爬虫抓取来自多个图书网站和论坛的用户评价数据，结合社交网络信息，构建了强大的图书推荐系统。Goodreads通过分析用户的书单、评分、评论以及书籍的标签信息，为用户提供个性化的推荐。通过爬虫技术获取的信息，再结合图书的标签、作者信息及出版日期等，实现了图书的精准推荐。
Matthew S. Matthews（2017）提出了一种基于爬虫和社交推荐系统相结合的方法，通过爬虫从多种社交网站抓取用户的书单和评分数据，并通过分析用户的社交圈子信息进行推荐。该方法的创新之处在于结合了社交推荐的思想，进一步优化了传统爬虫获取数据的推荐效果。
国外许多大型互联网公司，如Google和Facebook，也在图书推荐领域进行深入研究。Google的图书推荐系统基于其强大的搜索引擎能力，利用大数据和机器学习技术，为用户推荐相关书籍。Facebook通过分析用户的社交关系、分享行为以及评论数据，进行个性化的图书推荐。此外，DeepMind等公司也通过深度学习技术，基于用户行为和内容进行精准的图书推荐，进一步提升了推荐系统的智能化水平。
Mark Riccobono（2019）提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）和内容推荐结合的图书推荐方法。他通过CNN提取图书的文本特征，并与用户行为数据结合，进一步提升了图书推荐系统的准确性。
随着人工智能技术的不断进步，国外的图书推荐系统正朝着更加智能和个性化的方向发展。未来，图书推荐系统将更多地采用深度学习和强化学习等算法，通过不断学习和适应用户的变化需求，实现更加精确的推荐。此外，社交推荐和情感分析也将成为重要的研究方向。
例如，Stanford University的研究者Jack D. Clark（2021）提出，未来的推荐系统应该更加注重“情境感知”和“社交影响”，结合用户的情感状态和社交互动，提供更加多元化和个性化的图书推荐服务。
1.3 研究的主要内容
本研究围绕热门图书推荐系统展开，主要涵盖系统架构设计、核心功能开发及关键技术实现三方面内容。
在系统架构设计上，采用B/S开发模式，基于SpringBoot框架构建后端服务，实现系统的模块化开发与灵活部署。数据库选用MySQL，合理设计用户表、图书表、论坛表等核心数据库表结构，建立表间关联关系，确保数据存储的完整性与高效性。前端采用响应式设计，适配不同终端设备，为用户提供流畅的交互体验[3]。
核心功能开发中，管理员功能模块是重点。管理员可对用户进行全生命周期管理，包括注册审核、权限分配、账号禁用等操作，保障系统用户数据安全；图书信息管理功能支持图书基本信息录入、分类管理、热门标签设置，结合Spider爬虫获取的图书数据进行清洗与整合，确保图书资源的丰富性与准确性；图书论坛管理模块实现帖子审核、评论管理、违规处理等功能，维护论坛良好交流秩序。此外，系统还将设计智能推荐算法，结合用户阅读历史、收藏记录、论坛互动等数据，为用户精准推送热门图书。在关键技术实现方面，利用Spider爬虫技术，从图书电商平台、资讯网站等多渠道抓取图书数据，并通过数据预处理技术对采集的数据进行去重、纠错；SpringBoot框架实现业务逻辑分层开发，提高系统的可维护性与扩展性；MySQL的索引优化、事务管理等技术保障数据的高效读写与一致性，为系统稳定运行提供支撑[4]。
1.4 研究方法
本热门图书推荐系统的研究综合运用了多种方法，以确保系统的科学性、实用性和创新性。研究过程中，首先采用文献研究法，广泛查阅国内外关于图书推荐系统、SpringBoot框架、 Echarts 实现数据的可视化展示、MySQL数据库以及爬虫技术的相关文献、学术论文和研究报告。通过对这些资料的分析，了解当前图书推荐领域的研究现状、技术发展趋势以及存在的问题，为系统的设计和开发提供理论支持和参考依据[5]。
其次，运用系统分析法对热门图书推荐系统进行全面剖析。明确系统的功能需求，涵盖用户管理、图书信息管理、论坛管理以及图书推荐等功能；分析系统的数据流程，确定数据的输入、处理和输出环节；同时考虑系统的性能需求，如响应时间、并发处理能力等，确保系统设计符合实际应用要求。
再者，采用实验研究法，在系统开发过程中对不同的推荐算法进行测试和比较。选取合适的数据集，运用协同过滤、内容推荐等算法进行实验，评估不同算法在准确性、召回率等指标上的表现，从而选择最优算法应用于系统，提高图书推荐质量和效果。
最后，通过案例研究法研究现有的成功图书推荐系统案例，分析其架构设计、功能模块、用户体验等方面的优缺点。借鉴这些案例的经验教训，结合本系统实际需求，对系统设计和开发进行优化改进，避免出现类似问题。
 
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