协同过滤在高校图书推荐中的应用：个性化书目系统设计

"这篇学位毕业论文详细探讨了基于协同过滤算法的高校图书书目推荐系统的设计与实现。协同过滤是一种有效的推荐技术，它基于用户历史行为和兴趣，寻找相似用户或物品，以实现个性化推荐。论文涵盖了算法原理、实现方法、效果评估等多个方面，适合计算机科学、数据科学和人工智能领域的学生及研究人员学习。此外，论文还提供了实验设计、结果分析，讨论了协同过滤的优缺点，为读者提供了进一步研究和实践的框架。" 协同过滤算法是推荐系统中的核心方法之一，它主要分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤两种类型。用户-用户协同过滤通过找出具有相似兴趣的用户，将他们喜欢的、但目标用户未体验过的物品推荐给目标用户；而物品-物品协同过滤则是基于物品之间的相似性，如果两个物品被类似的用户群体所喜欢，那么喜欢其中一件物品的用户可能也会对另一件物品感兴趣。 在高校图书书目推荐系统中，协同过滤算法的应用解决了信息过载的问题，为学生提供个性化推荐。系统首先收集用户的阅读行为数据，建立用户兴趣模型，接着计算用户之间的相似度，依据这些相似度推荐用户未曾阅读的图书。同时，系统还能结合实时反馈，动态调整推荐，提高推荐的准确性和个性化水平。 论文的系统设计部分详细阐述了需求分析、系统架构和实现过程。使用Java作为编程语言，配合MySQL数据库存储数据，确保系统的稳定性和高效性。实验与评估章节则展示了系统的实际运行效果，证明了协同过滤算法在高校图书推荐中的有效性和潜力。 系统评价与改进部分，作者指出虽然当前系统已取得良好效果，但仍存在提升空间，比如优化算法以提高推荐准确度，整合更多元的因素（如图书热度、评分等），以提供更加全面的推荐服务。 这篇论文为读者提供了一个完整的基于协同过滤的推荐系统研究范例，对于理解推荐算法、实施相关项目具有很高的参考价值，同时也为未来的研究提供了方向，包括算法优化和多因素融合等。