协同过滤驱动的个性化图书推荐系统：原理、实现与效果

"这篇西南财经大学的学士学位毕业论文深入探讨了基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统的研究与实现。论文首先回顾了研究背景和意义，指出随着互联网的普及，个性化推荐系统在信息推荐中的重要性，特别是在图书推荐领域。作者强调了本研究的创新之处在于提出了一种改进的协同过滤算法，结合用户行为数据和图书资源，以用户兴趣和偏好为中心，主要采用了基于用户的协同过滤方法。 论文详细介绍了协同过滤算法的基本原理，包括概述、基于用户和基于物品的两种主要形式，以及它们各自的优缺点。重点阐述了传统协同过滤算法的局限性，即仅关注用户间的相似性，而忽视了他们对不同图书的喜好差异。为了提升推荐精度和个性化，作者提出了一个考虑用户对图书评分和喜好程度的改进方法，这使得推荐结果更为精确和符合用户个人喜好。 系统设计部分着重于需求分析、数据处理与预处理，以及用户特征提取和模型构建。实验设计详细描述了如何设计实验并选用适当的数据集，如某图书推荐平台的数据，用来评估新算法的效果。实验结果显示，改进后的协同过滤算法在推荐准确性和个性化方面表现出色，优于传统的推荐方法。 论文还涵盖了用户满意度评价、系统性能评估、改进策略以及实际应用前景和挑战的讨论，对研究过程中遇到的问题进行了反思，并对未来的研究方向提出了展望。这篇论文为读者提供了一个实用的框架，不仅适用于学术研究，也适合对推荐算法有深入研究的学生和专业人士参考和实践。"