1. 研究目的与意义（文献综述）

随着电子商务的迅速发展，人们越来越习惯在网上挑选自己喜欢或需要的书籍。然而在大数据时代，海量数字资源的爆炸增长已经成为不可逆转的趋势。面对如此海量的数据，用户在检索所需信息时势必会浪费大量精力与时间。针对网络信息纷繁复杂的问题，推荐系统应运而生，利用网络上目标个体的特征或者网络历史日志等数据，通过合适的推荐算法进而为目标个体提供更加个性化、专业化、高效的信息服务。对于电商平台来说，一个优秀的推荐系统能够很大程度上节省用户的搜索时间，提升用户体验，并能为用户提供一些其感兴趣的内容，从而提高用户的使用率和消费率。

2. 研究的基本内容与方案

本图书推荐系统的集成开发环境选择pycharm，使用开发语言python，采用django web框架进行系统设计，选用的数据库类型为mysql。推荐算法选择以基于项目的协同过滤算法为主体，并结合其他推荐算法（如基于内容的推荐算法），以达到尽可能精准的个性化推荐效果。

本系统的目标是能建立相对完整的图书数据库，能在前端展示或搜索相关信息。并根据用户的个性化需求，通过对用户浏览、搜索、收藏等记录分析，尽可能精准地推荐用户感兴趣的图书。同时也整合了各商家资源，为商家提供更多的用户资源。

3. 研究计划与安排

1）2019/1/19-2019/2/28：确定选题，查阅有关的参考资料并完成开题报告

2）2019/3/1-2019/4/30：熟悉所选用的开发平台，运用所学的软件设计理论，完成整个系统的架构，进行系统的编码、调试、集成、测试工作。

①2019/3/1-2019/3/15：熟悉开发平台，完成需求分析部分。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]孙毅芳. 基于数据挖掘的图书馆推荐系统的设计与实现[d].山东大学,2017.

[2]朱辉生,陈琳,张禹, 等.数字图书馆下的文献阅读智能推荐[j].软件工程与应用,2018,7(5):261-272. doi:10.12677/sea.2018.75030.