基于kNN算法的图书推荐系统开发与爬虫技术应用

资源摘要信息:"利用kNN算法实现图书推荐系统.zip" 知识点： 1. kNN算法：kNN（k-Nearest Neighbors）算法是一种基本分类与回归方法。在推荐系统中，kNN用于寻找与目标用户或物品最相似的k个邻居，通过分析这些邻居的行为来预测目标对象可能感兴趣的内容。在图书推荐系统中，可以使用用户的历史评分、购买记录或图书的内容特征来计算相似度，从而推荐最相似的图书给目标用户。 2. 推荐系统：推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对项目（如书籍、电影等）的喜好。在本资源中，推荐系统是基于kNN算法实现的，它通过分析用户的历史数据来预测用户对图书的喜好，并据此推荐图书。 3. 微信小程序：微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。在本资源中，微信小程序作为推荐系统的前台界面，为用户提供推荐图书的界面和功能。 4. Spring Boot + MyBatis：Spring Boot是一种快速开发、基于Java的框架，它简化了基于Spring的应用开发过程。MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。在本资源中，使用Spring Boot作为后端框架，并结合MyBatis进行数据持久化操作。 5. MySQL + Redis：MySQL是一种关系型数据库管理系统，广泛用于存储结构化数据。Redis是一种键值存储数据库，支持多种数据类型，以键值对的方式存储，且具备高性能的特点。在本资源中，MySQL用于存储用户信息、图书信息等结构化数据，而Redis用于实现缓存机制，提高数据访问速度和系统性能。 6. 爬虫技术：爬虫是一种自动获取网页内容的程序，它按照一定的规则，自动地抓取互联网信息。在本资源中，爬虫技术可以用来抓取图书信息、用户评论等数据，为推荐系统提供数据支持。 7. 爬虫工作流程：爬虫工作流程包括URL收集、请求网页、解析内容、数据存储、遵守规则和反爬虫应对等关键步骤。在本资源中，爬虫工作流程涉及的技术和策略对于抓取有效数据、提高爬虫效率、避免网站反爬虫措施等具有重要意义。 8. 机器人协议（robots.txt）：robots.txt是一个存放于网站根目录下的文本文件，它定义了搜索引擎爬虫可以访问的页面和不允许访问的页面，是网站告诉爬虫哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取的协议。在本资源中，爬虫需要遵守目标网站的robots.txt协议，以免对网站造成过大的负载或触发反爬措施。 9. 反爬虫策略：反爬虫策略是指网站为防止被爬虫程序频繁访问而采取的一些技术手段，如IP封锁、验证码验证、请求频率限制等。在本资源中，爬虫工程师需要针对目标网站实施的反爬虫策略设计有效的应对措施。 10. 法律与伦理规范：在使用爬虫技术时，需要遵守相关的法律法规，并尊重网站的使用政策。在本资源中，确保爬虫的合法合规运行是开发者的重要责任。 11. 标签应用：在本资源中，“Java 小程序 毕业设计 大作业”标签表示本资源适合用作学习Java语言的实践项目，适合与小程序结合进行毕业设计或作为大作业进行研究和开发。 12. 文件命名与项目结构：压缩包文件名称列表“SJT-code”可能是项目代码的缩写或命名，反映了项目代码的命名习惯或项目缩写。在实际开发中，合理命名文件和组织项目结构对于代码的可维护性和团队协作至关重要。