基于Python的图书推荐系统设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和电子商务的快速发展，信息过载问题日益严重，人们面临着海量信息的挑战，难以快速找到自己真正感兴趣的信息。

个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好、历史行为等信息，为用户推荐符合其口味的商品或服务，有效解决信息过载问题，提升用户体验。

图书推荐系统作为个性化推荐系统的重要分支，近年来得到了广泛的关注和研究。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图书推荐系统一直是推荐系统领域的研究热点，国内外学者在推荐算法、系统架构、用户体验等方面进行了大量的研究和探索。

1. 国内研究现状

国内对于图书推荐系统的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，一些高校和研究机构在推荐算法、系统架构等方面取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.数据采集与处理:从公开数据集或合作机构获取图书数据，并对数据进行清洗、预处理，构建图书信息数据库，为推荐算法提供数据支撑。

2.推荐算法设计:研究和实现基于python的图书推荐算法，例如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等，并对不同算法进行对比分析，选择最优算法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解图书推荐系统的研究现状、发展趋势以及关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析:对目标用户进行调研，了解用户需求和痛点，确定系统的功能需求、性能需求以及用户体验目标。

3.系统设计:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、数据模型、推荐算法以及用户界面，并选择合适的开发技术和工具。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.推荐算法的改进:针对现有推荐算法在图书推荐场景下的不足，对传统的协同过滤算法、基于内容的推荐算法等进行改进，例如引入用户阅读兴趣的动态变化、图书内容的多维度特征等因素，提高推荐结果的准确性和个性化程度。

2.混合推荐策略:将多种推荐算法进行融合，构建混合推荐模型，综合利用不同算法的优势，克服单一算法的局限性，进一步提升推荐效果。

3.用户体验优化:设计简洁、美观、易用的用户界面，提供个性化的推荐结果展示方式，并结合用户反馈信息，不断优化系统功能和推荐策略，提升用户满意度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张晓霞,叶俊.个性化推荐系统研究综述[j].软件,2020,41(02):1-5.

[2] 刘洋,党延忠,郭岩,等.融合深度学习的个性化图书推荐系统[j].计算机应用研究,2020,37(11):3303-3307 3313.

[3] 张春晓,张玉芳,王晓燕,等.基于apriori改进算法的高校图书馆推荐系统研究[j].图书情报工作,2019,63(23):107-115.