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文档简介

1、互联网+时代大学生个性化图书推荐系统设计与实现作者:宋翠来源:卷宗2018年第34期摘 要:随着我国科技信息的快速发展,大学生图书馆也迎来了新的发展机遇,特别是大数据、云计算等技术的普及为个性化图书推荐系统设计,提供了专业的技术支持,互联网+时代的个性化图书推荐系统可以通过挖掘技术,掌握学生的兴趣爱好,从而为学生构建良好的阅读体验。本文以下主要通过对大学生图书馆借阅现状进行探讨,并在分析学生阅读习惯的基础上,构建个性化图书推荐系统设计,从而为学生提供更好的推荐和管理功能。关键词:互联网+时代;个性化设计;图书推荐系统互联网+时代设计个性化图书推荐系统,可以为学生提供更好的阅读体验,通过数据挖掘

2、技术了解学生的于都需求,帮助学生可以更便捷高效的找到自己喜欢或需要的刊物。个性化系统的设计主要体现出两个功能,分别为管理采购推荐与读者体验个性推荐,这样不仅满足了学生阅读的个性化需求,提高了图书刊物的利用率,因此,本文对个性化图书推荐系统的设计与实现,可以为学生提供丰富的阅读体验,让更多大学生参与到阅读中来。1 个性化图书推荐系统概述个性化图书推荐系统功能,主要依托于大数据技术,对读者的阅读兴趣进行记录、分析、预测,并对向读者推荐符合读者习惯刊物的个性化服务。推荐系统的评估功能,是获取有效信息的重要来源,只有对读者的阅读进行挖掘记录,才能帮助读者提供更有价值的信息刊物,从而提高读者的阅读体验,

3、系统的主要功能模块分为记录、分析、推荐3个计算模块组成,记录模块通过互联网技术,对读者的阅读借还习惯进行记录,分析模块,运用大数据技术对读者阅读兴趣、爱好进行挖掘,推荐模块是本文的研究重点,主要功能是整合前两个模块的分析记录,通过推荐算法为读者提供个性化服务,让读者更高效便捷发现符合自身需求的资源。2 个性化图书推荐系统的设计原则互联网+时代的到来,为大学生个性化图书推荐系统设计提供了可行性的专业技术,系统功能的服务对象主要为推荐系统内的学生读者,管理系统对学生学生借还信息进行记录、存储、分析、挖掘,最后由推荐模块的计算功能,向学生读者推荐符合其借阅行为和兴趣的图书资源。此外,个性化推荐还向学

4、生提供采购功能,对学生的采购需求进行记录,从而不断丰富学生的文化视野与阅读资源。本文设计的个性化推荐系统主要遵循以下几项原则:1)易用性,学生只需要提供证件号码,就可以享受个性化功能;2)完整性,推荐系统对阅读信息进行全面的收入,其中包含读者、图书、借阅、其中图书信息有细分为出版社、作者、分类等详细数据;3)可扩展性,个性化系统会定时对新入读者与新书信息进行更新,并定时剔除冷门书籍与离校学生;4)开原性,个新化管理系统以Linux操作系统为基础,主要应用了LAMP、Apache、MySQL、PHP模块平台等多项技术,LAMP技术的优势为开源性,管理员可以依据需求,对数据代码进行更改。5)交互性

5、,个性化图书推荐系统采用交互式可视界面,为学生读者提供了更好的阅读体验。3 个性化图书推荐系统功能设计为了给学生读者提供更好的借阅体验,个性化图书推荐系统功能必须要实现以下目标功能:1)权限控制,个性化推荐系统的功能,可以对不同的读者进行权限划分,确保管理权限的灵活可控性;2)数据导入,可以将图书与读者的详细信息与相关信息进行个性化导入;热门排行榜,可以将学生的借阅信息与图书信息进行热度排行,让读者可以清晰的掌握资源信息;冷门排行榜,整理、归纳、分析、统计借阅量少的图书信息与学生的专业进行比对,这样可以让管理员更高效的更新和整理图书资源;3)图书推荐功能,推荐功能是本文的研究重点,主要功能为对

6、读者的信息进行计算、对比、推荐,其中聚类技术,可以让管理员对读者的借阅进行分析归类;其次是关联技术功能,当学生借阅刊物时,系统对学生的信息进行分析,并结合学生的习惯、爱好,向学生推荐关联书籍;4)图书采购推荐功能,让管理者可以依据图书借阅热度和采购推荐热度,声成采购清单。图书推荐系统要具备热门排行榜、系统管理、权限管理等具体功能框架如图1所示:图1 个性化图书推荐系统功能设计4 个性化图书推荐功能实现4.1 数据导入图书推荐系统功能要对各种信息数据进行高效处理,特别是将学生对图书的借阅信息以及图书的详细信息,导入到数据库中,大学生图书馆管理系统,同时对各项信息,院系、专业、图书、借阅次数等进行

7、导入,下图为推荐系统导入数据的基本流程。图2所示:图2 个性化图书推荐系统功能实现4.2 排行榜实现图书推荐系统不断将大量信息导入后,形成了以学生借阅习惯、院系、专业等信息为基础的海量数据,推荐系统自动将图书进行分类,并细分成各种数据热门排行榜,帮助学生便捷高效的筛选图书信息,排行榜的分类如下:1)图书借阅的热门排行榜,个性化推荐系统功能,对图书一阶段的借阅信息进行整理分析,由高到低进行排列,向读者展示前20类图书资源;2)读者信息热度排行榜,推荐管理系统对读者借还图书的次数进行统计,同时列出学生读者的借阅次数、专业、院系,筛选出前20名读者信息进行排列;3)读者院系的热门排行榜,推荐管理系统

8、,对各类图书的信息进行整合,依据读者院系对图书的借阅信息进行分类,统计出读者院系的对某类图书的借阅信息,并将数量排名最靠前的10名院系进行展示;4)读者专业热门排行榜,通过对图书借阅信息资源的整合分析,将读者专业进行归类,统计出各个专业对图书的借阅数量,展示专业刊物借阅的排行信息。5)图书冷门排行榜,管理系统将图书的各种借阅信息进行统计,同时对借阅数量最少的图书进行统计管理,排名最高为借阅数量最少的图书,管理员可剔除长期排行最低的图书;6)读者冷门信息排行,管理系统对读者的信息与图书借阅信息进行管理分析,统计出各院系、专业借阅数量最少的读者,便于发现毕业离校学生;7)院系的冷门排行,管理系统对

9、读者的院系进行统计,从而找出借阅数量最少的院系进行排列;8)各专业冷门排行榜,管理系统对读者信息以及刊物的借还信息张进行统计,将借阅图书最少的专业进行管理排列。此外,个性化推荐管理系统的人机交互界面,向图书读者呈现数据导入选项,读者可以在输入证件号码后,对数据进行管理,个性化管理系统会依据读者提交的数据进行自动化处理,对图书信息进行分类,待数据整理分析完毕后,系统需要依据不同的指令和需求接受有效性验证,验证通过后系统对数据进行处理保存,而系统管理员可以随时调取图书的展示信息。4.3 个性化图书推荐个性化图书推荐功能,是管理系统整合统计信息后核心功能的实现,系统内容主要采取了关联规则算法与聚类算

10、法,通过整合各项数据形成图书推荐清单,读者通过证件号登入推荐管理系统后,系统自动对读者展示推荐信息,针对读者信息的关联与聚类算法,实现个性化推荐处理。管理系统针对这两个特性实施个性化功能处理。1)个性化推荐读者聚类信息,管理系统首先利用k-means聚类算法,对管理系统内的读者信息实施聚类处理,读者登入个性化推荐管理系统后,系统自动对读者的类别进行统计分析,并筛选出符合读者类别的刊物,同时系统依据读者类别,对图书借阅信息进行统计处理,将读者同类图书的借阅次数排行进行展示,系统处理过程中,同时会提出读者已经借阅过的书籍信息,通过计算分析系统最终形成符合读者要求的图书清单。2)个性化推荐读者关联信

11、息,读者登入个性化推荐管理系统后,推荐系统对读者的借还信息进行统计分析,如果读者没有阅读记录,系统将无法为读者提供关联性的图书信息,如果读者在系统内存有借还图书的信息记录,系统会对读者的信息进行计算,启动关联规则算法,管理系统对读者的阅读记录,进行关联规则分析,获取与读者相关联的信息资源,系统会依据读者的借阅信息,结合读者兴趣形成推荐图书表,将具有关联性的图书进行秩序排列,并剔除读者借阅过书籍。此外,个性化图书推荐系统的实现,向管理员提供了读者的特点信息,管理员可以不断对馆内的图书结构进行优化,提高图书的借阅率,尤其是各项数据排行榜为管理员提供了可靠的信息依据,通过个性化推荐管理,管理员可以剔

12、除长期占据冷门榜单图书,同时丰富与热门榜单图书具有关联性的图书,管理员通过馆内图书结构的不断调整,可以有效增强读者的阅读体验,为读者提供优质的个性化服务。5 结语综上所述,以上本文主要叙述的是,互联网+时代大学生个性化图书推荐系统的设计与实现,通过分析可以看出,个性化推荐系统可以通过信息技术,对学生的阅读兴趣进行记录分析,并向学生推荐符合其兴趣爱好的图书,此外管理员推荐功能,可以记录学生的采购需求,自动生成信息清单,并结合学生的行为习惯,丰富图书借阅资源,个性化图书推荐系统的应用,可以提高学生的到馆率与借阅率,同时还可以有效调整馆内的图书结构,使图书的规划更合理更科学。参考文献1王静.基于关联规则的图书销售网站个性化推荐系统设计与实现D.电子科技大学,2015.2

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