springboot基于Hadoop的个性化图书推荐系统的设计与实现毕业论文.docx

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摘要

随着数据量的爆炸性增长，个性化推荐系统在图书馆、书店和在线阅读平台中变得至关重要。本文提出了一种基于Hadoop的个性化图书推荐系统，旨在通过大数据分析和机器学习技术为用户提供精准的图书推荐。系统采用Hadoop分布式存储和处理框架来管理庞大的用户数据和图书信息，同时利用SparkMLlib机器学习库构建推荐模型。管理员端和用户端的功能性设计考虑了各类用户的需求，如用户管理、订单管理、留言建议以及个人中心等。系统首页展示畅销书籍榜单，并集成有哪些信誉好的足球投注网站、购物车和在线客服等功能。该系统能够学习用户的阅读习惯和偏好，动态调整推荐策略，以实现更贴近用户需求的个性化服务。通过这种高效且灵活的方式，本系统不仅增强了用户体验，而且为运营者提供了有力的数据支持，有助于提升销售业绩和市场竞争力。

本篇论文对个性化图书推荐系统的需求分析、功能设计、系统设计进行了较为详尽的阐述，并对系统的整体设计进行了阐述，并对各功能的实现和主要功能进行了说明，并附上了相应的操作界面图。

关键词：图书推荐；Hadoop；Springboot框架；

Abstract

Withtheexplosivegrowthofdatavolumes,personalizedrecommendationsystemshavebecomeessentialinlibraries,bookstores,andonlinereadingplatforms.ThispaperproposesapersonalizedbookrecommendationsystembasedonHadoop,whichaimstoprovideuserswithaccuratebookrecommendationsthroughbigdataanalysisandmachinelearningtechnology.ThesystemusesHadoopdistributedstorageandprocessingframeworktomanagehugeuserdataandbookinformation,andusesSparkMLlibmachinelearninglibrarytobuildrecommendationmodel.Thefunctionaldesignoftheadministratorsideandtheclientsideconsiderstheneedsofvarioususers,suchasusermanagement,ordermanagement,messageandsuggestion,andpersonalcenter.Thehomepageofthesystemdisplaysthelistofbest-sellingbooks,andintegratessearch,shoppingcartandonlinecustomerservicefunctions.Thesystemcanlearntheusersreadinghabitsandpreferences,anddynamicallyadjusttherecommendationstrategytoachievepersonalizedservicethatisclosertotheusersneeds.Throughthisefficientandflexibleway,thesystemnotonlyenhancestheuserexperience,butalsoprovidesstrongdatasupportfortheoperator,whichhelpstoimprovesalesperformanceandmarketcompetitiveness.

Inthispaper,therequirementsanalysis,functiondesignandsystemdesignofpersonalizedbookrecommendationsystemareelaboratedindetail,andtheoveralldesignofthesystemiselaborated,andtherealization