在飞速发展的信息时代，随着网络学习的的普及，大量的学习平台和大量的图书数量迅速膨胀，使得学生在进行网络学习时面临“数据爆炸”和“数据过载”的情况，无法寻找到适合自己的图书。在面对着越来越多的图书资源，如何快速高效的找到对自己学习有用的图书，它始终是人们面临一个困难的问题. 在这个大数据的时代，人们都习惯于从互联网上获得信息。我们将更清晰更有效的图书个性化推荐给用户。提升用户的体验。
可行性分析：可行性研究的目的上是使用主流的图书推荐方法有协同过滤图书推荐方法,目的是结合当当网海量的图书信息,为用户提供推荐适合的图书，让图书的推荐过程更加个性化。
解决办法：网上查阅相关的资料，以及各种文献
参考文献：
[1]王绍卿, 李鑫鑫, 孙福振,等. 个性化新闻推荐技术研究综述[J]. 计算机科学与探索, 2020, v.14;No.136(01):23-34.
[2]邵静. 基于个性化新闻推荐算法的研究[J]. 2020.
[3]刘金亮. 基于主题模型的个性化新闻推荐系统的研究与实现[D]. 北京邮电大学, 2018.
[4]蒲国林, 王刚, 向伟,等. 基于内容的个性化新闻推荐[J]. 四川文理学院学报, 2019, 23(5):57-60.
[5]杨武, 唐瑞, 卢玲. 基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法[J]. 计算机应用, 2016(2):414-418.
[6]曹一鸣. 基于协同过滤的个性化新闻推荐系统的研究与实现[D]. 北京邮电大学, 2018
[7] 张良均,等. Python 数据分析与挖掘实战[M]. 北京:机械工业出版社,2019.12:316-332.
[8] Carbon Trust. Global Carbon Mechanisms-Emerging Lessons and Implications[R]. London: Carbon Trust, 2019.
(参考文献5-8个，近三年)
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