ssm框架下的协同过滤图书推荐系统优化

该篇文档主要探讨的是一个基于SSM (Spring-Struts-MVC) 框架的图书推荐系统的设计与实现。"互联网+"战略推动下，尽管许多行业信息化水平显著提升，但仍存在人工管理效率低下、资源浪费等问题。传统的图书推荐系统往往因用户体验不佳和功能不完善导致使用率不高。因此，作者提出了一个旨在解决这些问题的新方案，即利用协同过滤算法来改进图书推荐系统。 协同过滤算法是一种常见的推荐系统技术，它根据用户的历史行为和偏好，找到相似的兴趣群体，从而推荐可能感兴趣的图书。这种个性化推荐方法能有效提高用户满意度和系统利用率。本项目采用了B/S架构（浏览器/服务器架构），使用Java作为开发语言，Idea作为开发工具，MySQL作为数据存储平台，旨在实现一系列关键功能，包括但不限于首页展示、个人中心管理、用户管理、图书分类管理、新书推荐、热门图书展示、图书库管理、个人图书馆、公告栏、站外导航、图书借阅和归还流程、在线留言以及系统管理等。 关键词方面，本文着重强调了协同过滤算法在图书推荐中的应用，以及Java技术的使用，同时也提到了"互联网+"这个大背景下的技术融合。整个系统设计的目标是提升图书推荐的精准度和便捷性，减少人工干预，节省资源，优化工作流程，进而提高业务效率和整体用户体验。 通过这个基于SSM的协同过滤图书推荐系统，作者希望构建一个更全面、智能的图书推荐解决方案，以适应现代图书推荐机构的需求，推动个性化服务的发展。这是一个结合了最新技术和管理需求的实用型信息系统设计案例。