基于协同过滤技术的图书推荐系统研究，基于协同过滤技术的图书推荐系统研究_杨永权_61_65.caj

类似豆瓣网的图书推荐评论网站，采用SSM框架，有以下几个功能模块：会员登陆注册功能、图书分类模块、图书详情模块、图书评论模块、图书排行榜模块、图书鉴赏模块、图书推荐模块、评论禁用模块。该系统用Navicat数据库储存图书、用户、评论等等数据，并且实现用户密码加密功能。

1 万本畅销书的6百万读者评分数据，每个评分1-5分不等。

基于协同过滤的高校图书推荐系统

本书详细介绍了一些比较优秀的算法，对于大家变成来说会有很大的帮助

使用python语言和flask框架实现图书管理系统，并依靠spark实现协同过滤推荐，适合初学者使用和学习，有详细的说明文档，使用前请自己查看说明文档

基于内容相似度的图书推荐方法研究，孙承杰，商雪晶，为了向用户提供个性化的推荐服务，大多数推荐系统都从用户和商品两个角度出发。本文利用图书之间以内容上的相似性相互联系的特点

图书推荐系统.docx

使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐 这是一个基于奇异值分解（SVD）的推荐系统。 SVD应用于评级矩阵的位置。 它将评估矩阵分解为3个不同的矩阵U，Sigma，Vt。然后按以下顺序（U） Sigma Vt提取3个矩阵的点积，以生成大小为（number_of_users x number_of_books）的用户配置文件矩阵。 用户配置文件矩阵中的一行代表用户与电影之间的相关性/喜好度得分。 项目目标 使用SVD生成用户个人资料，即AKA形状的表格（number_of_user x number_of_books） 使用用户配置文件矩阵基于合适的推荐算法提供书推荐 为用户提供与系统进行交互的合适界面，支持用户配置文件创建和/或更新和接收书本推荐 如何运行推荐的系统 IN Database.py change the following variable: - root_dir:

协同过滤算法设计（图书推荐系统数据集）