【图书管理系统】基于Java的个性化推荐系统设计：融合协同过滤与内容分析算法的智能图书推荐引擎实现 基于java的图书推荐系统设...

内容概要：本文详细介绍了基于Java的图书推荐系统的设计与实现，涵盖项目背景、目标意义、系统架构、推荐算法、数据库设计、前后端功能模块及代码实现。系统采用Spring Boot、MyBatis、Redis、MySQL等技术栈，结合内容推荐、协同过滤和热门推荐等多种算法，构建多算法融合的个性化推荐引擎，并通过前后端分离架构实现高并发、可扩展的智能服务。项目包含完整的GUI界面、API接口规范、安全机制与部署方案，支持智慧图书馆、在线教育、数字出版等多个应用场景。; 适合人群：具备一定Java开发基础，熟悉Spring Boot、MyBatis等主流框架，有数据库设计和前后端交互经验的中初级研发人员或计算机相关专业学生。; 使用场景及目标：①学习如何设计并实现一个完整的个性化推荐系统；②掌握多算法融合策略、用户兴趣画像建模、推荐结果可解释性等核心技术；③了解高并发系统架构设计、缓存优化、安全控制与CI/CD部署流程；④应用于高校图书馆、在线教育平台、数字书城等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合文档中的代码示例与SQL脚本进行实践操作，从前端界面搭建到后端服务开发逐步调试运行，重点关注推荐算法融合逻辑、用户行为采集与模型动态优化机制，深入理解系统各模块之间的协作关系，提升全栈开发与系统设计能力。