基于机器学习的图书推荐系统的Java源码及实现方法

简介：
本项目采用Java语言开发，结合机器学习算法构建高效图书推荐系统。通过用户行为数据分析优化个性化推荐策略，提升用户体验和满意度。 经过深入调研并收集了系统相关的资料后，我们提出了系统的建设目标和主要功能，包括图书管理、读书会管理和图书分类推荐（涵盖科技类书籍、人文社科类书籍、历史书以及中小学教材等）。在构建该系统时，采用基于机器学习的协同过滤算法进行个性化推荐。前端开发使用HTML和CSS技术实现界面设计；后端则采用了SpringMVC框架来支持系统的功能需求。 协同过滤算法的核心在于首先获取图书的基本特征信息，并通过追踪用户对书籍点击的行为记录用户的偏好兴趣点。之后，计算这些被标记为喜欢的书籍与其他未阅读过的书籍之间的相似度距离值，进而推荐给当前用户与他们之前所选书目最为接近的新书选项。 经过实际测试验证后发现，此系统能够满足原定的设计要求，并能为广大读者提供个性化的图书推荐服务。