图书推荐系统：基于协同过滤的实现与应用

"这篇论文是关于基于协同过滤的图书推荐系统设计与实现的研究，由孙广东撰写，探讨了如何利用协同过滤算法解决信息过载问题，设计了一个B/S架构的图书推荐系统。" 在信息技术迅速发展的今天，网络资源的海量增长导致了信息过载现象，用户往往难以从众多信息中找到自己真正感兴趣的书籍。个性化推荐技术因此成为了解决这一问题的关键，它能够根据用户的需求和偏好提供定制化的信息服务。协同过滤作为推荐系统中最常见且有效的方法，通过分析用户的历史行为和兴趣相似性的匹配，为用户推荐可能感兴趣的内容。 本文聚焦于协同过滤在图书推荐中的应用，首先深入研究了协同过滤算法的原理，这是推荐系统的核心部分，它能够通过分析用户对图书的评分和浏览历史，预测用户对未接触过的书籍的潜在兴趣。接着，论文详细介绍了系统的设计过程，包括需求分析、推荐引擎的设计、以及基于B/S（Browser/Server，浏览器/服务器）架构的系统架构设计。B/S架构使得用户可以通过浏览器方便地访问和使用推荐服务，而系统后台则负责复杂的计算和数据处理。 在功能模块设计方面，系统涵盖了用户管理、图书信息管理、用户行为记录、推荐生成与解释等功能。数据库设计则涉及到用户信息、图书元数据、用户评分等关键数据的存储和管理，确保了推荐的准确性和效率。实际运行结果显示，该系统能基于用户的搜索历史和评分记录，提供个性化的图书推荐，并给出推荐理由，帮助用户理解推荐背后的原因。 关键词涵盖了计算机应用、推荐系统、协同过滤、图书推荐和推荐引擎，表明了本文研究的主要领域和技术焦点。通过中图分类号TP391.315，我们可以知道这属于计算机科学与技术的应用类别，特别是与信息处理和网络技术相关的部分。 这篇论文详细阐述了如何运用协同过滤技术构建一个实用的图书推荐系统，对于理解推荐系统的工作机制，以及在实际环境中如何设计和实施具有重要的参考价值。