【免费赠送源码】基于Hadoop平台的个性化图书推荐系统的研究

一. 研究背景及意义
图书馆作为高校重点建设的场所，经过常年累月的不断积累，使得各高校图书馆中馆藏图书数量惊人，根据教育部提供的数据显示，我国高校图书馆馆藏纸质图书约18.33亿册，电子图书总量约21.66亿册，高校图书馆平均馆藏图书数量约为600万册。对于读者而言如何能够高效的从海量的图书中找到对自己有用的图书一直是读者关心的问题。目前各高校的图书馆中都采用了基于B/S架构的图书管理系统，在该系统中往往采用了导航与搜索技术，通过导航将图书信息进行有效的组织管理与分类，读者根据自身对于图书信息的需求在相应的类目里寻找相应的图书。搜索技术通过将用户检索的关键词与目标图书进行筛选、过滤、组织、排序等，最终将目标图书展示给用户。
近年来通过将个性化推荐服务应用于高校图书馆在一定程度上解决了读者对图书个性化的需求。图书推荐系统可以根据读者借阅图书的历史行为信息，来刻画读者对于图书的偏好，通过相关的推荐算法来预测出读者对图书感兴趣的程度，进而为读者推荐相关的图书。
报告截图：

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