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高校图书个性化推荐与读者荐购系统设计与实现的开题报告
一、选题背景
在互联网时代，图书信息高度数字化、网络化，给用户阅读带来了更多便利。但是如何更好地让读者在海量图书中找到适合自己的阅读材料，仍然是一个亟待解决的问题。当前，大部分高校图书馆还采用传统的图书馆借阅模式，而学生数量庞大，每个学生的阅读兴趣和需求又各不相同，馆藏图书却是有限的。因此，如何推荐给学生最适合他们个人需求和阅读兴趣的图书成为了摆在高校图书馆面前的一项重要任务。
二、选题意义
根据信息定制的思想，个性化推荐系统在各个领域中得到了广泛应用。而在高校图书馆方面，个性化推荐系统也可以为读者提供更加贴心有用、图书阅读体验更好的服务。因此，开发一款高校图书个性化推荐系统对于优化图书馆的管理、提升馆内服务质量、推广读者阅读积极性等方面具有重要的意义。
三、系统设计
1.系统需求
为了满足读者的需求，我们需要设计一款能够实现以下功能的高校图书个性化推荐与读者荐购系统：
a.推荐功能：
系统能够通过分析读者的查询历史、阅读记录和浏览兴趣等，利用机器学习算法、深度学习、推荐算法等技术进行个性化推荐。
b.荐购功能：
读者可以根据自己的需求提出荐购请求，馆方可以根据荐购请求的信息和图书馆的采购预算等条件，决定是否采购此书。
c.操作功能：
提供注册、登陆、搜索、借阅、归还、个人中心等操作功能，方便读者使用。
2.系统架构
此系统应采用Web应用架构，整体架构可分为用户模块、管理员模块、推荐模块、荐购模块、图书管理模块和数据分析模块等多部分组成，其中：
a.用户模块：
读者可以注册、登录、修改个人信息、查看借阅历史、续借等功能。
b.管理员模块：
负责馆内图书的选购、管理、维护、更新等，可以批量导入图书信息，对图书进行分类管理、借阅管理、归还管理等。
c.推荐模块：
根据读者的历史阅读记录、个人偏好、兴趣爱好等，利用机器学习算法、深度学习、推荐算法等技术进行个性化推荐，推荐书籍可显示图书编号、书名、作者、封面、简介等信息。
d.荐购模块：
读者可以在系统中提交新书荐购请求，系统将依照书籍信息和馆内采购预算等因素，做出是否采纳的决定。管理员可以查看荐购请求信息、审核荐购请求及采购情况等。
e.图书管理模块：
系统提供图书信息的增删改查等功能，管理员可以对系统中的图书信息进行分类、标注、搜索等操作。
f.数据分析模块：
对读者阅读行为进行数据分析，如历史借阅、热门书籍、借阅时段等，为系统推荐算法提供支持。
四、系统实现
系统采用Vue.js构建前端框架和SpringBoot构建后端框架。前端主要通过Ajax与后端进行数据交互，并通过HTML、CSS和JavaScript实现页面的构建和功能的实现。后端主要采用SpringBoot、MyBatis框架和MySQL数据库实现各个模块之间的数据交互，以及业务的实现。同时，为了提高系统的推荐准确率，利用Python进行数据分析，使用深度学习框架对用户的阅读行为进行建模，提高推荐性能。
五、预期效果
通过开发高校图书个性化推荐与读者荐购系统，可以有效地消除读者阅读书籍时的选择困难，提高图书馆的服务效率，为读者节约大量的阅读时间，优化图书馆选购图书的模式，提高图书馆的服务质量，从而大力推动大学图书馆现代化建设。