大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark

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一、前言

随着互联网技术的快速发展和数字阅读习惯的普及，图书市场正经历着深刻的变革。根据中国新闻出版研究院发布的《第十九次全国国民阅读调查报告》显示，2021年我国成年国民人均纸质图书阅读量为4.76本，数字化阅读方式的接触率达到79.4%，较上年增长3.4个百分点。与此同时，中国图书零售市场规模持续扩大，2021年总销售额达到1020.0亿元，同比增长1.65%。然而，面对如此庞大的市场和海量的图书信息，读者往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的图书。据调查，超过65%的读者表示在选择图书时感到困惑和压力。另一方面，图书零售商和出版社也面临着如何精准推荐、提高销售转化率的挑战。数据显示，传统的图书推荐方式平均转化率仅为2.3%，而采用个性化推荐技术的平台可将转化率提升至5.7%。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，个性化推荐系统在电商领域的应用日益广泛。据统计，2021年中国推荐系统市场规模达到103.5亿元，预计到2025年将突破200亿元。在这样的背景下，开发一个基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统，对于提升用户体验、优化图书销售策略具有重要意义。

个性化图书推荐系统的开发和应用价值主要体现在以下几个方面：用户体验提升方面，该系统通过分析用户的阅读历史和偏好，为其推荐最匹配的图书，大大减少了用户搜索和选择的时间成本，提高了阅读满意度。销售效率提升方面，通过精准推荐，系统能够显著提高图书的曝光率和销售转化率，为图书零售商创造更多的经济效益。出版决策支持方面，系统收集的用户行为数据和偏好信息可为出版社提供市场洞察，辅助其制定更符合读者需求的出版策略。阅读生态优化方面，个性化推荐有助于长尾图书的发现和传播，促进阅读资源的均衡利用，丰富整体阅读生态。数据价值挖掘方面，系统积累的大量用户行为数据和图书信息，为图书市场研究和用户行为分析提供了宝贵的数据资源。技术创新推动方面，该系统的开发将促进协同过滤算法、大数据处理技术在图书领域的应用和创新，推动相关技术的发展。综上所述，个性化图书推荐系统的开发不仅能够提升用户的阅读体验，优化图书销售策略，还能为整个图书产业链提供数据支持和决策参考，对于推动图书产业的数字化转型、促进全民阅读和文化传播具有重要的现实意义和长远价值。

二、开发环境

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 后端：Django
• 前端：Vue

三、系统界面展示

• 个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统界面展示：

四、部分代码设计

• 项目实战-代码参考：

# backend/recommendation/collaborative_filtering.py
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

class CollaborativeFiltering:
    def __init__(self, n_neighbors=5):
        self.model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute', n_neighbors=n_neighbors, n_jobs=-1)

    def fit(self, ratings):
        self.ratings = ratings
        self.book_ids = ratings.columns
        self.user_ids = ratings.index
        user_item_matrix = csr_matrix(ratings.values)
        self.model.fit(user_item_matrix)

    def recommend(self, user_id, n_recommendations=10):
        user_vector = self.ratings.loc[user_id].values.reshape(1, -1)
        distances, indices = self.model.kneighbors(user_vector, n_neighbors=n_recommendations+1)
        similar_users = self.user_ids[indices.flatten()[1:]]
        
        similar_users_ratings = self.ratings.loc[similar_users]
        user_ratings = self.ratings.loc[user_id]
        
        recommendations = (similar_users_ratings.mean() - user_ratings).sort_values(ascending=False)
        return recommendations.head(n_recommendations)

# backend/views.py
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from .models import Book, UserRating
from .recommendation.collaborative_filtering import CollaborativeFiltering
import pandas as pd

@require_http_methods(["GET"])
def get_book_recommendations(request, user_id):
    user_ratings = UserRating.objects.all().values('user_id', 'book_id', 'rating')
    df = pd.DataFrame(list(user_ratings))
    ratings_matrix = df.pivot(index='user_id', columns='book_id', values='rating').fillna(0)

    cf = CollaborativeFiltering()
    cf.fit(ratings_matrix)
    recommendations = cf.recommend(user_id)

    recommended_books = Book.objects.filter(id__in=recommendations.index)
    data = [{'id': book.id, 'title': book.title, 'author': book.author} for book in recommended_books]
    return JsonResponse(data, safe=False)

# scripts/dangdang_scraper.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import django
import os

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "bookstore.settings")
django.setup()

from books.models import Book, Author, Publisher

def scrape_dangdang():
    url = "http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent7-0-0-1-1"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    books = []
    for item in soup.select('.bang_list_box li'):
        title = item.select_one('.name a').text.strip()
        author = item.select_one('.publisher_info a').text.strip()
        publisher = item.select_one('.publisher_info').contents[-1].strip()
        price = float(item.select_one('.price_n').text.strip('¥'))
        
        author_obj, _ = Author.objects.get_or_create(name=author)
        publisher_obj, _ = Publisher.objects.get_or_create(name=publisher)
        
        book, created = Book.objects.get_or_create(
            title=title,
            defaults={
                'author': author_obj,
                'publisher': publisher_obj,
                'price': price
            }
        )
        if created:
            books.append(book)
    
    print(f"Scraped {len(books)} new books from Dangdang.")

if __name__ == "__main__":
    scrape_dangdang()

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统-论文参考：

六、系统视频

• 个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统-项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark

结语

大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark
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