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）

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。

考虑到大数据环境下传统的单机推荐算法无法高速有效地处理大规模的数据，为了提高图书推荐算法性能和解决图书推荐系统可扩展性的问题，通过Hadoop平台下的MapReduce编程模型，提出一种分布式加权型混合推荐算法。在分布式环境下采用基于矩阵分解的协同过滤推荐算法，改善数据稀疏性，然后将聚类模型结合矩阵分解算法，解决读者数据冷启动问题。在Hadoop上实现该算法不仅提升了算法的运行速率，而且能够有效解决算法的可扩展性问题。

本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌

主要是一些有关软件工程的图书推荐