[发明专利]一种基于Python的图书推荐系统的方法

说明书

本发明公开了一种基于Python的图书推荐系统的方法，本系统采用Django框架，开发环境是以PyCharm为开发编译平台，开发语言为Python，使用MySQL数据库存储数据信息，采用MVT设计模式和B/S架构实现。本发明设计出五个基本模块分别为用户个人中心模块、图书管理模块、推荐管理模块、信息论坛管理模块、系统设置管理模块，同时，利用基于用户与用户的协同过滤推荐算法相结合的方式来完成图书推荐系统，并进行系统测试，将系统应用到实际生活当中，为广大的读者推荐感兴趣的图书，并快速找到自己需要的个性化服务。根据图书推荐系统的业务功能验证测试结果，本发明可以提高读者的有效利用时间，快速发掘自己需要的书籍，减少人力和物力资源。

技术领域

本发明主要涉及图书推荐、读书论坛管理领域，具体涉及一种基于Python的图书推荐系统的方法。

背景技术

随着社会发展，网络进步，数据资源的海量增加，面对繁杂的信息，我们往往无法从中迅速获取准确、全面、自己需要或感兴趣的信息，而不知如何是好。此时，我们处于“信息过载（Information overload）”的状态。所以在信息化的今天，用户可以使用门户网站和搜索引擎来减少信息的过载的现象。许多用户处于没有目的的状态，并且不清楚自己的需求，在门户网站上，可以把受欢迎的信息放在首页上。根据长尾理论，位于长尾的信息需求量之和，比受欢迎的信息需求量大得多，因此，需要一种向用户推荐长尾上的信息可能对他们感兴趣的系统。对于有一定需求目标的用户，在搜索引擎中，用户可以通过字段描述自己的信息需求来更加快速的找到自己信息。

从国内整体来看，网民数量不断增长，小到 6-7 岁的孩童，大到 60 到 70 的老人，各行各业均有涉及，图书资源与年龄段不符，造成阅读冗余，但现在的阅读软件基本为片段阅读或者根据自己的查找进行阅读，但是片段化阅读不能满足提升用户水平，造成资源以及时间的浪费。根据自己的查找阅读，无法短时间内确认是否为自己所需。所以基于用户所需、简单便捷的 Python 图书推荐系统应用而生。相比国内，国外图书推荐系统起步较早，但不具备数据分析，往往根据阅读次数、新书推荐等，并不能满足各类用户的及时所需。读者所需的是根据专业课程、年龄增长、感情变化等随时变化。本系统主要优点在于根据读者的个性化需求，及时向用户推荐当下用户所需，做到了解用户，提前感知用户，使读者能够在短时间内获取所需要的图书。

基于 Python 的图书推荐系统根据用户的喜好以及阅读种类及时进行分析，随时为用户下一步的阅读做出推荐。本系统的优点在于能够储存大量书籍，按照一定逻辑分类，避免由于管理者的疏忽以及纸质的损坏造成无法阅读等。其次，本系统免于查找、借阅、更不会出现无法获取图书资源等情况。最后用户可以在线实时交流阅读感受，系统可以根据用户的阅读书籍种类的次数，分析下一步的阅读计划。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述现状中所存在的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种图书推荐系统，能够根据用户反馈及时修改图书推荐列表，从而能够提高图书推荐的精准度。本发明的研究主要为满足各种用户所需，把图书推荐系统从零星的局域网应用系统转 变为全互联网应用系统，使用 B/S 架构，统一并集中处理各种数据、信息，规范并使各项 业务数据标准化，实现数据中心管理功能，并且让各个业务的关系结合起来，利用计算机 科学技术对业务模块进行优化，达到以更低成本使业务更加流畅的目的。此系统主要实现 用户登录、用户分角色权限控制、用户个人中心管理、书籍管理、推荐模块管理、读书论坛管理和系统管理。

本发明图书推荐系统采用 Django 框架，开发环境是以 PyCharm 为开发编译平台，开发语言为 Python， 使用 MySQL 数据库存储数据信息，采用 MVT 设计模式和 B/S架构实现。结合对用户的需求分析，本发明图书推荐系统设计出五个基本模块分别为用户个人中心模块、图书管理模块、推荐管理模块、信息论坛管理模块、系统设置管理模块，同时，利用基于用户与用户的协同过滤推荐算法相结合的方式来完成图书推荐系统，并且进行系统测试，将系统应用到实际生活当中，为广大的读者推荐感兴趣的图书，并快速找到自己需要的个性化服务。