本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。
系统程序文件列表
开题报告内容
研究背景
随着互联网技术的飞速发展,电子商务已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,其中网上书城作为知识传播与文化传播的重要平台,其用户群体日益庞大且需求多样化。然而,面对海量图书资源,用户往往难以快速准确地找到符合自己兴趣和需求的书籍,这极大地影响了用户体验和购书效率。因此,如何有效利用先进的信息技术,如协同过滤算法,为用户提供个性化的图书推荐服务,成为当前网上书城亟需解决的问题。协同过滤算法以其能够挖掘用户间相似性和物品间关联性的优势,在电商推荐系统中展现出巨大潜力,为网上书城实现精准营销、提升用户满意度提供了有力支持。
研究意义
本研究旨在通过深入探索协同过滤算法在网上书城中的应用,不仅能够有效缓解信息过载问题,帮助用户快速发现感兴趣的图书,提升购物体验;同时,还能促进图书资源的优化配置,增加图书销量,为书城带来经济效益。此外,本研究对于推动电子商务个性化推荐技术的发展,丰富推荐系统理论与方法,具有重要的学术价值。通过实践应用,还能为其他领域的推荐系统建设提供借鉴和参考,促进整个互联网行业的智能化发展。
研究目的
本研究的主要目的是构建一个基于协同过滤算法的网上书城推荐系统,该系统能够充分利用用户行为数据(如浏览、购买、评分等),结合图书信息(如标题、作者、分类、标签等)和图书分类体系,通过算法模型计算用户间的相似性和图书间的关联性,进而为用户生成个性化的图书推荐列表。通过优化算法参数和模型结构,提高推荐结果的准确性和多样性,最终实现提升用户满意度、增强用户粘性、促进图书销售的目标。
研究内容
本研究将围绕网上书城的系统功能展开,具体包括以下几个方面:首先,构建用户模型,收集并分析用户的基本信息、历史行为数据等,以全面刻画用户画像;其次,建立图书信息库,整理并维护图书的详细信息,包括标题、作者、出版信息、内容简介、分类标签等,为推荐算法提供数据支持;再者,设计并实现图书分类系统,根据图书内容、主题等因素进行科学合理的分类,便于用户浏览和搜索;最后,基于协同过滤算法,开发个性化推荐模块,通过计算用户间的相似性和图书间的关联性,为用户生成个性化的图书推荐列表,并不断优化算法以提高推荐效果。同时,还将考虑如何平衡推荐结果的准确性、多样性和新颖性,以满足不同用户的多样化需求。
进度安排:
毕业论文(设计)工作计划 | ||
起止时间 | 工作内容 | 预期结果或进度 |
2023年7月25日-9月30日 | 确定选题并开始查阅相关文献 | |
2023年10月1日一10月20日 | 完成开题报告撰写并获得同意开题 | |
2023年10月21日-12月31日 | 完成毕业论文初稿 | |
2024年2月1日-2023年2月15 日 | 完成毕业论文二稿 | |
2024年3月15日前 | 完成毕业论文三稿 | |
2024年4月1日 | 提交论文查重及评阅,并按评阅教师意见进行修改,完成定稿 | |
2024年4月30日前 | 完成论文并通过答辩 |
参考文献:
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以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取!!
系统部署环境:
数据库:MySQL 5.7
开发工具:Eclipse或IntelliJ IDEA
运行环境和构建工具:Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9
前端技术:HTML、CSS、JavaScript (JS)、Vue.js:
后端技术:Java、Spring、MyBatis、springboot Maven
开发流程:
- 环境搭建
- 安装JDK 1.8,配置环境变量。
- 安装Maven 3.3.9,用于依赖管理和项目构建。
- 安装Tomcat 7.0,作为应用服务器。
- 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
- 数据库设计
- 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
- 创建数据库表,定义索引以优化查询。
- 编写SQL脚本,用于数据库的初始化和迁移。
- 项目初始化
- 使用Maven创建项目骨架,定义项目结构和依赖。
- 配置pom.xml文件,添加所需的依赖库。
- 后端开发
- 初始化Spring Boot项目,配置应用属性。
- 集成Spring框架,实现依赖注入和事务管理。
- 使用MyBatis作为ORM工具,编写数据访问对象(Mapper)。
- 开发业务逻辑层(Service)和控制层(Controller)
- 前端开发
- 设计前端页面布局,编写HTML和CSS。
- 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
- 集成Vue.js框架,构建单页应用(SPA)。