基于大数据可视化的图书推荐及数据分析系统

news2024/9/27 21:48:14

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码

精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码

在这里插入图片描述

系统展示

【2025最新】基于大数据可视化+Hadoop+SpringBoot+Vue+MySQL的图书推荐及数据分析系统。

开发语言：Java
数据库：MySQL
技术：SpringBoot、Hadoop、Vue、MyBatis-Plus
工具：IDEA、Navicat

后台界面

在这里插入图片描述

前台界面

在这里插入图片描述

摘要

本研究旨在构建一套基于大数据可视化技术的图书推荐及数据分析系统。该系统通过整合海量图书信息、用户行为数据及社交网络互动数据，运用先进的数据挖掘与机器学习算法，实现个性化图书推荐。同时，利用可视化技术直观展示图书销售趋势、用户阅读偏好及市场热点，为出版社、图书馆及电商平台提供决策支持。该系统不仅提升了用户体验，还促进了图书行业的精准营销与智能化管理。

研究意义

在信息爆炸的时代，图书资源日益丰富，但用户面临选择困难。本研究通过大数据分析与可视化技术，有效解决了图书推荐中的信息过载问题，提高了推荐的准确性和用户满意度。同时，对图书市场的深度洞察，有助于出版机构优化资源配置，精准定位市场需求，推动图书产业的创新与发展，具有重要的理论价值和实践意义。

研究目的

本研究的主要目的在于开发一套高效、智能的图书推荐系统，该系统能够自动分析用户的历史行为、兴趣偏好及社交关系，生成个性化的图书推荐列表。同时，构建一套全面的数据分析与可视化平台，为决策者提供直观、深入的市场洞察。通过此系统，旨在提升用户阅读体验，促进图书消费，并助力图书行业实现数字化转型与智能化升级。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors  
  

    user_ratings = df[df['user_id'] == user_id][['book_id', 'rating']]  
      
 
    model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute', n_neighbors=5, n_jobs=-1)  
    model.fit(user_ratings[['rating']].values)  
      
 
    return ['Book ID 123', 'Book ID 456']  
  
recommended_books = recommend_books(1, user_behavior_df)  
print("Recommended Books:", recommended_books)