课题简介
基于 Java + Spring Boot 和 Hadoop 的豆瓣电子图书推荐系统，致力于为读者精准推送契合其兴趣的电子图书。
后端运用 Spring Boot 构建稳固架构，Spring Data JPA 与 MySQL 数据库协作存储图书信息、用户数据、评分记录等内容，Spring Security 保障系统安全，规范用户认证与权限管理流程。利用 Hadoop 分布式计算框架对海量的豆瓣图书数据展开深度挖掘，例如借助 MapReduce 处理大规模的用户评分数据，分析用户阅读偏好与行为模式，运用协同过滤算法找寻具有相似兴趣爱好的用户群体，进而挖掘出用户可能感兴趣的图书。
前端采用 Vue.js 构建友好的交互界面，通过 Axios 与后端的 RESTful API 实现高效数据交互。读者注册登录后，系统依据 Hadoop 分析结果在首页呈现个性化的图书推荐列表，涵盖热门推荐、新书推荐以及基于读者历史阅读习惯的精准推荐等板块。同时，提供图书搜索功能，方便读者查找特定图书，并展示详细的图书信息，如书名、作者、简介、书评等，帮助读者更好地了解图书内容。此外，读者可对已读图书进行评分与评论，这些反馈信息将进一步优化推荐算法，不断提升推荐的准确性与质量，为读者打造优质的电子图书阅读推荐体验，促进图书资源的有效传播与利用。
前言
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