毕业设计（论文）题目基于内容的电子图书推荐系统专业计算机科学与技术学生姓名班级学号指导教师指导单位计算机学院、软件学院日期：2014 年03月10 日至2014 年06 月10 日毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订教研室（或答辩小组）及教学系意见摘要随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代步入了信息过载的时代。
面对信息过载，推荐系统应运而生。
本文是实现基于内容的电子图书推荐系统，帮助人们快速找到自己需要的图书。
本文首先阐述了推荐系统产生的背景，并分析比较了几种推荐系统算法，重点阐述了基于内容的推荐算法的优缺点。
然后对本系统的功能进行了模块划分，分为管理员实现的功能模块、用户实现功能模块和系统向用户推荐图书模块。
推荐图书模块采用基于内容的推荐算法，它使用关键词代表图书的内容特征向量，根据用户对图书的操作行为计算出用户的配置文件，并通过采用Jaccard算法计算出与用户配置文件相似性较大的图书推荐给用户。
最后通过采用Myeclipse8.5开发平台和MySql数据库，编码实现了本系统。
关键词：基于内容；信息过载；推荐系统；电子商务；电子图书推荐ABSTRACTWith the development of information technology and the Internet, people gradually fall from a lack of information era into the era of information overload. Facing the problem of information overload, recommender system came into being.We realized a contents-based electronic book recommender system,helping people quickly find the book that they need.Firstly,the background of the recommender system is described in this paper .Meanwhile we analysis several recommendation algorithms and focus on the advantages and the disadvantages of the content-based recommendation algorithm in this paper.Then according to the functions , this system is divided into three parts,such as the user’s function module, the administrator’s function module and the recommendation module. Content-based recommendation algorithm is adopted in the recommendation module, which uses the key words to represent the feature vector of the books content, and form the user’s profiles based on the users operate behavior on books. The similarity between the books and the user’s profile is calculated by Jaccard algorithm. After that,the most similar books are recommender to the user. Finally, this system is implemented on the platform of Myeclipse8.5.Key words：content-based；information overload；recommender system；electronic business；e-book recommendation目录第一章绪论 (1)1.1课题产生的背景及意义 (1)1.2推荐系统研究现状 (1)1.3推荐系统研究内容及论文组织结构 (4)第二章相关理论技术及工具 (5)2.1推荐系统算法及比较 (5)2.2基于内容的推荐算法 (8)2.3实现使用的环境工具及技术 (11)2.4本章小结 (12)第三章系统设计 (12)3.1系统概述 (12)3.1.1系统目标设计 (12)3.1.2系统设计思想 (13)3.1.3系统总体设计图 (13)3.2需求分析 (14)3.2.1系统总体功能图 (14)3.2.2用例图 (15)3.3数据库设计 (16)3.3.1数据库需求分析 (16)3.3.2数据库逻辑设计 (16)3.3.3 E-R图 (17)3.4本章小结 (19)第四章详细设计 (20)4.1数据库和JA V A Web的连接 (20)4.2实现登录功能 (21)4.3管理员实现对电子图书的编辑 (23)4.4管理员实现对用户信息操作 (26)4.5用户实现查询图书 (28)4.6用户对图书的操作 (28)4.7系统对用户推荐图书 (30)4.8本章小结 (34)第五章总结和展望 (35)5.1系统的测试 (35)5.1.1测试目的 (35)5.1.2测试方法 (35)5.1.3 测试实例 (35)5.2对系统改进的思考 (43)结束语 (44)致谢 (46)参考文献 (47)第一章绪论1.1课题产生的背景及意义一．课题产生的背景近年来，随着信息技术和网络的快速发展与崛起，互联网已逐渐成为人们搜集和提供信息的常用渠道，并逐步渗透到各个领域包括传统的流通领域。
这一变化促成了电子商务的形成，越来越多的商家在网上建立在线店铺，向消费者展示自己的产品信息，消费者也逐渐习惯于网上查询自己需要产品的信息。
这种全新的生活理念标志着人类进入了一个崭新的时代。
然而问题随之产生，信息过载的时代不同于以往，对于信息消费者言而，在众多信息中找到自己需要的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者而言，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。
面对产品信息的“海洋”，显而易见，消费者快速并且有效的挑选出自己所需要所感兴趣的产品是十分困难的，此时推荐系统应运而生。
电子商务推荐系统通过识别消费者的消费偏好，模拟导购人员向客户提供建议，帮助客户完成了购买，从而使消费者尽量避免信息过多所带来的麻烦，同时也为自己产品营销带来了利润，更重要的是为自己的电子商务系统保留住了一定的客户源。
二．课题的目的及意义推荐系统的任务就是在用户和信息之间建立一个桥梁，一方面帮助了消费者发现对自己有价值是自己感兴趣和需要的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
其实质就是在海量数据挖掘基础上建立的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其用户提供智能的、个性化的决策支持和信息服务，从而避免用户在海量数据前无所适从。
1.2推荐系统研究现状从上世纪90年代中期提出推荐系统的概念，直到现在，蓬勃兴起的网上交易、电子商务等，伴随着信息技术的进步，为推荐系统提供了良好的契机和发展的平台，推荐系统得到了飞速的发展。
急需并且巨大的应用需求，为推荐系统带来了广泛的关注。
不仅很多国内外学者都在研究推荐系统，ACM 也屡次把推荐系统作为研讨主题，甚至众多国内外期刊也纷纷将推荐系统作为专题报道。
一．国外推荐系统研究现状在用户模型方面，常用的用户建模技术有向量空间模型、用户评价矩阵，以及机器学习技术。