图书推荐系统

针对传统Apriori算法在图书管理系统应用中存在的数据库频繁扫描和候选项目集过多导致运行缓慢的问题，设计了一种基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。该系统采用C/S和B/S混合架构，方便图书馆工作人员和读者访问图书信息。 系统功能模块中的数据预处理子模块从图书借阅数据库中提取借阅者和图书的相关信息数据，经过数据清理、转换和整合后，关联规则挖掘子模块根据处理后的数据挖掘出支持度大于最小支持度阈值且置信度大于最小置信度阈值的强关联规则，并利用改进的Apriori数据挖掘算法生成关联规则数据库。个性化推荐子模块根据借阅者信息及其在关联规则数据库中选择的书籍进行关联匹配，推荐与借阅者阅读书籍相关的书籍信息，实现图书信息的个性化推荐。 实验结果表明，该系统能够有效地推荐图书相关信息，在同时运行50个客户端的情况下，CPU占用率仅为6.47%，表现良好。

图书推荐系统 本系统基于 Python Django 框架构建，为用户提供个性化的图书推荐服务。 管理员功能 用户管理：删除用户 书籍管理：添加书籍、删除书籍 用户功能 用户认证：注册、登录 图书检索：查询书籍 交互评分：对书籍进行评分 购物车：添加书籍到购物车、删除购物车内的书籍 书单管理：创建书单、添加书籍到书单、删除书单 订单操作：生成订单

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

该图书管理系统C#源代码简单易懂，特别适合初学者参考，具有较高的实用性。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。

基于JSP+MySQL开发 实现图书的录入、查询、修改、删除功能 提供用户管理、权限控制等功能 使用MySQL作为数据库，确保数据安全

此资源包含使用Access设计的图书管理系统，以及该系统的课程设计论文。

这是一个利用ACCESS开发的图书管理系统，能够实现对图书信息的增删改查操作。系统界面友好，功能完善，适用于各类图书馆的日常管理工作。