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数据挖掘算法在书目推荐系统中的应用研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着信息化时代的到来，人们阅读图书的方式越来越多样化，从传统的实体书到电子书、网络读物等多种形式。同时面对影视、游戏等多种娱乐方式对人们阅读的快节奏和强需求，传统实体书的阅读率逐渐下降。因此，如何让人们能够在这些娱乐方式中选择阅读成为了图书推销的新课题。
随着电商平台的发展和普及，书目推荐系统成为了重要的推销手段，也成为了读者挑选图书的重要起点。同时，人们对于图书推荐的需求不断提高，希望推荐系统能够根据自己的阅读爱好给予更加精准的推荐。因此，本研究旨在探究数据挖掘算法在书目推荐系统中的应用，并构建一个精准的图书推荐系统，以满足人们对于阅读需求的不断提高与多样化。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）评估目前主流的书目推荐算法；
（2）探究数据挖掘算法在书目推荐系统中的应用；
（3）设计并实现一个基于数据挖掘算法的图书推荐系统；
（4）根据使用者的反馈对推荐系统进行优化。
2.研究方法
（1）文献综述法：通过收集相关文献，综述目前主流的书目推荐算法；
（2）程序设计法：基于数据挖掘算法和推荐系统设计原理，设计并实现图书推荐系统；
（3）实验法：通过实验对推荐系统进行优化，比较使用者的反馈，改进推荐算法。
三、预期成果和意义
1.预期成果
（1）系统评价目前主流的书目推荐算法；
（2）探究数据挖掘算法在书目推荐系统中的应用，并基于此设计并实现一个功能完善、精准高效的图书推荐系统；
（3）通过实验对推荐系统进行优化，提高其准确性，同时探究人们对于阅读需求的变化以及推荐系统的意义。
2.意义
（1）探究数据挖掘算法在图书推荐的应用研究，对于推荐系统的优化以及完善算法具有一定的指导意义，也为用户提供了更好的体验；
（2）图书推荐系统的研究，以及对于人们对于阅读需求的了解，都有着一定的实用性意义，也可以对于进一步的阅读推广、图书销售推广等提供参考依据。
四、研究计划
时间节点活动内容完成的任务
第1-2周研究前期准备确定研究内容、意义；收集相关文献资料；确定研究的指导思路、方法
第3-6周调研书目推荐算法综述目前主流的书目推荐算法，进行评估；基于对不同算法优缺点的探究，确定本研究选定的数据挖掘算法
第7-8周数据处理收集不同种类的数据，通过数据挖掘算法对于数据进行处理、分析，建立起图书数据分析的基础数据
第9-12周实现推荐系统设计并实现基于数据挖掘算法的图书推荐系统，引入功能完善、界面友好等元素
第13-16周实验验证以真实用户为参照，进行推荐系统实验验证，评价系统的优劣，并根据用户反馈对于系统进行优化
第17-18周论文撰写系统整理、分析实验结果，并撰写毕业论文；制定口头和书面答辩等相关工作任务
五、参考文献
[1]El-Beltagy,S.R.,&El-Zooghby,S.M.(2006).Anefficientbookrecommendationapproachusingassociationrulesandclusteringanalysis.InternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications.
[2]Ojala,M.,Kinnunen,U.,&Toivonen,H.(2003).Dataminingpracticalmachinelearningtoolsandtechniques.
[3]Scheuermann,P.(2018).Enterprise-wideKnowledgeandaSingleVersionoftheTruth:HowHistoryCanRuinYourDataandWhattoDoAboutIt.
[4]Sharma,M.,&Bansal,V.(2015).BookRecommendationwithCollaborativeFilteringusingEXACTMethod.InternationalJournalofComputerApplications.
[5]陈文琪,&周晓东.(2010).基于用户评分矩阵的图书推荐算法.中国计量学院学报,23(3),33-37.