1. 研究目的与意义
互联网的产生和发展使得现今信息获取趋向于简单化，但同时由于信息超载的原因，导致用户无法快速有效地定位自己所需的信息。
数据传输方式的变革以及图书电子化的趋势，导致图书数量以指数形式增长。
而一般读者在进行书籍选择时常采用以下三种方法：①周围书友推荐；②网上论坛推荐；③自己在书店寻找。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：为解决读者在选择阅读书目时时间耗费过大的问题，需开发一个图书推荐系统。
系统分为前台和后台两个模块。
前台为用户的操作界面，用户可以进行注册、登录操作，也可以浏览书目，根据类别搜索推荐书目，收藏喜爱的书籍。
3. 国内外研究现状
一、国外：国外的图书推荐系统大多应用于网络图书销售，亚马逊起步较早，功能相对较为完善。
亚马逊在应用个性化推荐和自动化推荐方面做的相当出色，相较于国内当当网，它在以下两个方面更胜一筹：一是与商品相关的信息推荐链接，二是由用户的等级评价和按主题寻找相似产品的链接，这有利于发掘潜在用户。
二、国内：国内的图书购物网站大多都有自己的图书推荐系统，像当当、超星数字图书馆、中国数字图书馆等。
4. 计划与进度安排
1、2022-11-01至2022-11-30：与导师交流并确定选题，根据选题查找相关书籍、期刊等，完成前期准备工作。
2、2022-12-01至2022-01-18：根据收集的资料撰写开题报告，构建系统基本框架，并将开题报告发给导师审核，通过后提交至教务系统上。
3、2022-01-19至2022-03-19：在导师的指导下，完成系统基础模块及论文初稿，并通过导师检验。
5. 参考文献
[1]王国霞,刘贺平.个性化推荐系统综述[J].计算机工程与应用. 2012(07).[2]项亮.推荐系统实践[M].北京:人民邮电出版社,2012.[3]费尔德曼.文本挖掘[M].北京:人名邮电出版社,2009.[4]孙守义,王蔚.一种基于用户聚类的协同过滤个性化图书推荐系统[J].现代情报,2007,11:139-142. [5]任磊.推荐系统关键技术研究[D].华东师范大学,2012.[6]张娜.Java Web开发技术教程[M].北京:清华大学出版社,2011. [7]王义,马尚才.基于用户行为的个性化推荐系统的设计与应用[J].计算机系统应用,2010,08:29-33.[8]范旭.以豆瓣网和中国国家图书馆为案例的网上书目推荐系统研究[J].图书馆学研究,2008,08:44-48.[9]白雪阳.个性化图书推荐系统的设计与实现[D].哈尔滨工程大学,2012.[10]罗丽霞.基于用户协同过滤的图书推荐系统的设计与实现[J].新余学院学报,2014,06:23-25.[11]王倩.高校图书馆图书推荐系统的设计[J].职业,2015,03:146-148.[12]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,2012.
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