关于大数据项目——Spring Boot基于Hadoop框架实现的高校图书馆阅读书目推荐系统的课题背景，可以从以下几个方面进行阐述：

一、信息技术发展的推动

随着信息技术的迅猛发展，互联网上的信息数据量呈爆炸式增长。这种信息过载现象使得用户难以从海量信息中快速找到自己感兴趣的内容。为了解决这个问题，个性化推荐技术应运而生。该技术通过分析用户的历史行为数据和习惯数据，主动分析用户的兴趣喜好，并为用户推荐符合其兴趣爱好的物品。在大数据背景下，这种技术得到了广泛的应用和发展。

二、高校图书馆管理的需求

高校图书馆作为知识传播和学术研究的重要场所，其图书资源的种类和数量日益丰富。然而，这也给图书馆的管理带来了挑战。传统的图书馆管理方式存在效率低下、容易出错等问题，无法满足现代化、信息化的管理需求。因此，高校提出通过开发图书馆阅读书目智慧推荐系统来优化管理方案。该系统能够实现对图书馆信息的全方位在线管理，跟踪图书借阅的各项状态，并收集浏览及阅读信息进行个性化智能推荐。

三、Hadoop框架的优势

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了高容错性和高吞吐量的数据存储能力，以及并行处理数据的编程模型。这些特性使得Hadoop成为处理大规模数据集的理想选择。在高校图书馆阅读书目推荐系统中，Hadoop框架可以高效地存储和处理图书数据、用户行为数据等信息，为个性化推荐提供有力的支持。

四、Spring Boot框架的集成

Spring Boot是一个开源的Java框架，它简化了Spring应用程序的开发、配置和部署。通过自动配置和简化依赖管理，Spring Boot使得开发人员能够快速轻松地创建生产就绪的应用程序。在高校图书馆阅读书目推荐系统中，Spring Boot框架可以与Hadoop框架进行集成，实现高效的数据处理和应用开发。同时，Spring Boot还提供了丰富的模块和注释，支持各种应用程序需求，包括Web开发、数据访问等。

五、个性化推荐技术的应用价值

个性化推荐技术已经逐渐成为企业、高校乃至国家提高其自身竞争力的主要技术。在高校图书馆中，个性化推荐技术可以根据用户的阅读历史和兴趣偏好，为用户推荐符合其需求的图书资源。这不仅可以提高用户的阅读体验，还可以促进图书资源的有效利用和图书馆的可持续发展。

综上所述，大数据项目——Spring Boot基于Hadoop框架实现的高校图书馆阅读书目推荐系统课题背景涵盖了信息技术发展的推动、高校图书馆管理的需求、Hadoop框架的优势、Spring Boot框架的集成以及个性化推荐技术的应用价值等多个方面。这一课题的研究和实践对于推动高校图书馆的信息化管理和个性化服务具有重要意义。

数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog

后台管理系统涉及技术：

后台使用框架：Springboot

前端使用技术：Vue,HTML5,CSS3、JavaScript等

数据库：Mysql数据库

本系统功能完整，适合作为计算机项目设计参考 以及学习、就业面试、商用皆可。

下面是资料信息截图：

功能介绍：

下面是系统运行起来后的一些截图：