在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。

本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。

该系统数据库采用MySQL，采用python编程工具Pycharm编写。

关键词：电子商务；推荐系统；个性化图书推荐；协同过滤；基于物品。

第一章    概述 1

1.1课题背景及意义 1

1.2推荐系统的发展历史 1

1.3推荐系统的研究内容 2

第二章    开发平台及技术 3

2.1开发平台 3

2.1.1系统开发环境介绍 3

2.1.2 数据库系统介绍 3

2.1.3 开发工具介绍 4

2.2 开发技术 4

2.3 关键算法 5

2.3.1 常见的推荐算法 5

2.3.2基于物品的协同过滤算法 6

第三章    系统设计 8

3.1 需求分析与建模 8

3.1.1 功能模块图 9

3.1.2 类图 9

3.1.3 用例图 10

3.2 可行性分析 10

3.3 系统数据库设计 11

第四章    详细设计 13

4.1 页面设计 13

4.1.1 登录与注册 13

4.1.2 图书列表部分 14

4.1.3 图书详情部分 15

4.2 Python实现核心功能 17

4.2.1 跳转方式 17

4.2.2 数据库连接 17

4.2.3  ItemCF算法的实现 18

第五章    系统测试 20

5.1 测试的定义及其重要性 20

5.1.1 测试的定义 20

5.1.2 测试的重要性 21

5.2 测试方法及过程 21

5.3 各模块具体测试 21

5.3.1登录测试 21

5.3.2 注册测试 22

5.3.3 数据库连接测试 23

5.3.4 图书详情显示测试 24

5.3.5 图书推荐测试 25

5.4测试报告 26

5.5 软件评价 27

第六章 总结与展望 28

结束语 29

致  谢 30

参考文献 31

第一章    概述 1.1课题背景及意义 随着计算机信息技术和互联网技术的发展，从之前的信息短缺时代，跨越到了信息过剩时代。在这种背景下，人们越来越难以从许多信息中找到感兴趣的信息。相对来说，对于信息来说，想要找到对自身感兴趣的用户也越来越难。而本文研究的推荐系统任务，就是将信息与用户连接。 想象一下，用户想要购买一本书，例如《C Prime Plus》。用户只需走进书店并按照书名直接购买即可。也可以通过淘宝、京东、当当直接搜索，进行购买。不过，这种方式的前提是用户需要明确自己的需求，确切地知道自己想买的哪本书。 但是，如果用户没有明确的目标，比如寻找自己喜欢的音乐，用户可以使用预先定义的类型或标签搜索有趣的音乐，但面对大量的音乐，实际上用户可以找到自己感兴趣的音乐。在这个时候，需要分析用户已收听音乐自动工具，用户有兴趣向用户推荐音乐。这是个性化推荐系统的工作[1]。 信息过滤系统具有以下两个特点: 1)主动性。从用户的角度来看，门户站点和搜索引擎是解决信息过载的有效手段，但它们需要提供明确需求的用户。如果用户不能正确地说明自己的需要，则这两种方法不能为用户提供正确的服务。用户不需要提供特定的需求，但信息可以由用户推荐。 2)个性化。推荐系统的核心内容是找到长尾信息[2]。销路好的商品一般表示大多数用户的兴趣，而冷门商品一般表示少数用户的个性需求。在电子商务平台的时代，冷门商品的交付甚至超过了爆品。长尾信息的发现是推荐系统的重要研究方向。 现在，推荐系统的思想和算法已经趋于成熟，在很多领域被广泛应用，最普遍的是电子商务。同时，随着机器学习和深入学习的发展，工业界和学术界热衷于研究这一挑战性的学科体系。 1.2推荐系统的发展历史 推荐系统是一个先进的思想，所以具有其独特性，因为它是一种仅属于网络时代的个性化信息检索工具。随着互联网和大数据时代的到来，人们逐渐意识到，所有信息的不定向推广是耗时费力且收效甚微的，这就体现出来推荐系统的价值。经过20多年的积累和沉淀，它逐渐成为一个独立的问题。 1994年，明尼苏达集团透镜研究小组推出了第一个自动推荐系统， GroupLens。提出协同过滤是推荐系统中的一项重要技术。 推荐系统(recommendersystem，RS)于1997年提出。由于推荐系统一词的广泛应用，推荐系统成为一个重要的研究领域。 1998年，Amazon.com推出了一种基于项目的协作过滤算法。 2003年，Amazon Linden等人本文提出了一种基于物品的协同过滤算法。据统计，推荐系统的贡献率在20%到30%之间。 2005年，Admavicius等人论文分为三大类:基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐，并提出了今后的研究方向。 2006年10月，北美在线视频服务提供商Netflix，举办了一个比赛，在学术界和工业界引起了相当大的关注。奖项丰厚，与会者提出了几种推荐算法，以提高推荐的准确性，极大地促进了推荐系统的发展[3]。 2007年在美国举行的第一次ACM推荐系统会议是2017年第11次。这是推荐系统领域的顶级会议。它提供了一个重要的国际论坛，展示不同领域推荐系统的最新研究成果、方法和方法。 在2016年，YouTube的宣布使用推荐系统深层神经网络来获得大规模的建议最有可能的建议。 近年来，推荐系统已广泛应用于电子商务推荐、广告定向投放、时事新闻推荐、抖音、知乎等平台。 1.3推荐系统的研究内容 经过20多年的贮存和沉淀，推荐系统在许多领域的应用取得了成功。最常见的应用场景是电商、广告、视频、社交和音乐。这些应用及需要通过推荐系统进行进一步的发展，所以这也是推荐系统研究和应用的重要实验场景。 随着推荐系统的发展，用户逐渐接受了这种模式，经过调研，用户目前不仅对模型用户历史行为的分析感到满意，而且认可了混合推荐模型。各行业的应用都在致力于通过不同的推荐方法解决冷启动和非常稀疏的数据问题。当前，中国著名新闻客户的头条新闻使用内容分析、用户标签、评级分析等方法创造了数百万美元。用户推荐引擎发展迅猛。 移动互联网的普及为移动电子商务数据、移动社会数据和地理数据等推荐系统提供了更多的数据。它成为社会推荐的新的尝试。 通过对推荐系统的应用，推荐系统的有效性评估，稳健性和安全性的算法进行了研究。在2015年，艾伦说和其他人在雷克斯会议上发言。同年，Frank Hopfgartner等人讨论了基于流数据和比较实验的离线评估方法，并进行宣布。 近年来，机器学习和深度学习的发展为推荐系统提供了方法论指导。2016年以后，RECSYS会议召开了关于推荐体系的深入学习研讨会，推动了研究，鼓励在深入学习的基础上应用推荐体系[4]。 2017年，Alexandros Karatzoglou等人他的论文介绍了推荐系统的深度学习应用。

第二章    开发平台及技术 2.1开发平台 2.1.1系统开发环境介绍 Python是一种目前广泛使用的语言，非常受使用者们的欢迎，因其自身的优越性很快就得到了迅速的发展。这对C++，java等今年来流行的语言造成了很强的影响。拥有良好的通用性，作业迅速，良好的跨平台和稳性是Python技术的优点，目前，像个人电脑、数据操作、电脑和手机游戏后台、手机移动端和计算机应用的很多方面都在使用Python作为开发语言，技术稳定成熟,缩短开发时间，重复性好，在线扩展方便。Python因风格简洁、可读性较好深受编程人员的喜爱，并得到了广泛运用[1]。对于推荐系统来说，开发过程中会遇到各种各样的问题，所以在编写程序和运行代码的过程中，关于设计的逻辑和设计过程，都是一个不断发现问题、解决问题的过程，不断完善以达到预期的功能才是我们希望看到的。Python语言具有其他语言所没有的特性，可以使用它进行开发本图书推荐系统平台。 Python的多样性,意味着可以横跨多个领域,绝不仅限于Web开发、桌面程序、移动应用,甚至包含硬件开发等。所以并没有被束缚在单一的平台之上,Python具有良好的可移植性，在图书推荐系统开发上使用Python可以大大方便项目的开发和维护。 由上面论述可知，通过Pygame工具的应用，可以简化项目的开发，Pygame使开发者不必过多的在意一些琐碎的问题，因为这些问题Pygame工具会帮我们解决，这让开发者拥有更多的时间和精力放在系统开发的关键部分，给开发者带来了相当大的便利。最关键的是，Pygame拥有跨平台的特性，这使得基于它开发的项目可以自由的在各个操作系统上运行，这省去了很多繁琐的修改。随着Pygame开发工具的流行，该工具以其独特的优越性，越来越多的被应用于各种系统平台的开发。 当前程序是以python为编程语言，主要功能实现依赖于pygame模块，主要用到surface对象之间的位置变化，再利用事件监听让程序运行起来。运行中Surface对象的位置发生变化后，界面刷新，用户对鼠标与键盘进行操作时，监听操作完成相应事件。 软件开发方式：①系统总体设计②系统详细设计③编码④测试。 系统运行环境：Windows7及更高版本。 2.1.2 数据库系统介绍 MySQL是一个开源的关系数据库管理系统（RDBMS），它使用广泛使用的结构化语言（SQL）进行数据库管理。 MySQL是一个开源的，因此任何人都可以在通用公共许可证下下载并更改设置以满足个人需求。 MySQL速度快、可靠性高、适应性强，一直受到人们的广泛关注。大多数人认为MySQL是在不进行事务处理的情况下管理内容的最佳选择。 因此，对于简单的数据库使用需求，我选择MySQL作为数据库管理工具。 2.1.3 开发工具介绍 PyCharm是一种Python 集成开发环境，它有一套工具可以帮助用户提高开发python语言的效率，例如调试、语法突出显示、智能提示、自动作业、单元测试、project管理、代码跳跃、版本控制。 编码支持：其支持智能化的 、可配置的编辑器提供代码完成、代码片段、代码折叠和窗口拆分支持，使用户快速便捷的完成任务，节省了用户的时间。 项目代码导航器：这个IDE快速的帮助引领用户在文件之间切换，从一种方式浏览语句、用法和类的层次结构。如果用户记得使用系统默认提供的快捷键或者是他们自己设置的快捷键，使用效率会更高。 代码分析：用户可以使用编码规则、错误突出显示、智能检测和一键代码快速完成建议来优化编码[5]。 Python重构:在程序编写过程中，导入域/变量/常量，重命名，提取方法/超类，移动和前推/后退重构这些操作可以使用这个功能来实现，极大的减少了用户的任务量。 集成版本控制：如果用户想使用这些功能，如登录、输入、视图拆分和合并， -用户可以在VCS用户界面中找到，这是其通用的功能。 具有自带的调试器，调试器的功能多样化，可以提供多种功能，用户通过对基于python和 Django的项目进行调试，同样，系统的单元测试，也可以通过它来解决，该调试器包括blake点、分步、多屏幕视图、窗口和计算表达式等。 集成单元测试：用户可以运行测试文件，单个测试类。一个方法或者所有测试项目。 另一方面，Pycharco还为Django的开发提供了一些很好的功能，以及对Google应用引擎的支持，以及对Pycharm的支持。