目 录
摘 要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状与趋势
1.3 研究目标与内容
1.4 研究方法
2 相关算法研究
2.1卷积神经网络介绍
2.2 基本内容推荐算法
2.3 基于协同过滤的推荐算法
2.4 深度学习技术相关概念
2.5 深度学习技术推荐算法
2.6 KNNBaseline算法
3 需求分析
3.1 需求设计
3.2 可行性分析
3.3 其他功能需求分析
4 系统设计
4.1 系统的整体设计
4.2 数据库的设计
5 系统的实现
5.1 系统的首页
5.2 图书界面的实现
5.3 图书推荐功能的实现
5.4 图书借阅功能的实现
5.5 后台管理系统的实现
6 系统的测试
6.1 测试的目的
6.2 测试的内容
6.3 测试的结果
7 结论与展望
参考文献
致 谢
项目介绍
本项目设计并实现一款智能图书推荐系统，针对信息爆炸时代下海量图书资源筛选困难、传统推荐方式个性化不足等问题，依托Python技术与多种智能算法构建智能化图书服务平台。系统融合卷积神经网络、内容推荐、协同过滤、深度学习及KNNBaseline多种算法，弥补单一算法的推荐缺陷，有效解决数据稀疏、冷启动等行业难题，大幅提升图书推荐精准度。系统基于B/S架构开发，划分用户与管理员两大权限模块，涵盖图书浏览、智能推荐、图书借阅、评论收藏、后台数据管理、公告维护等完整功能。前端交互界面简洁直观，后台可高效管理图书、用户、借阅及罚金等数据。经测试，系统运行稳定、响应迅速，能够精准匹配用户阅读偏好，优化读者阅读体验，提升图书资源利用率，可为智慧图书馆建设提供可靠的技术支撑，具备良好的实用价值与应用前景。
开发环境
开发语言：Python
Web后端框架：Django
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch
数据库：MySQL
系统架构：B/S 架构
开发工具：PyCharm
运行环境：Python3.8及以上
支持定做：java/php/python/android/小程序/vue/爬虫/c#/asp.net
系统实现
图书推荐系统首页主要功能包括展示推荐书籍的信息，用户可以通过界面直观地浏览书籍封面和名称，页面上有多个分类和筛选选项，方便用户根据兴趣选择书籍，此外，系统还提供了图书馆信息、公告栏和个人中心的链接，用户可以轻松访问相关功能，提升使用体验，整体设计简洁明了，旨在帮助用户快速找到感兴趣的书籍，如下图5-1所示。
图5-1 系统首页
