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摘要
随着信息技术的飞速发展和数字化阅读的普及，图书推荐系统在提升用户阅读体验和优化图书管理方面发挥着越来越重要的作用。传统的图书推荐系统往往采用基于内容的推荐或协同过滤算法，难以满足用户个性化的阅读需求。为了解决这一问题，本研究设计并实现了一个基于SpringBoot+Vue的图书个性化推荐系统管理系统。该系统结合了现代Web开发框架和机器学习算法，旨在为用户提供更加精准和个性化的图书推荐服务。关键词：图书推荐系统、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL。
本研究采用前后端分离的架构，后端使用SpringBoot框架搭建，前端采用Vue.js实现用户界面，数据库使用MySQL存储数据，并通过MyBatis实现数据持久化。系统主要功能包括用户管理、图书管理、推荐算法模块和数据分析模块。推荐算法模块结合了协同过滤和内容-based推荐算法，通过分析用户历史行为和图书属性，生成个性化的推荐列表。数据分析模块提供了用户行为数据的可视化展示，帮助管理员更好地理解用户需求。关键词：协同过滤、内容-based推荐、用户行为分析、数据可视化。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储系统用户的个人资料和登录信息，用户注册时间通过函数自动获取，用户ID是该表的主键，存储用户相关的属性内容，结构表如表1所示。
表1 用户信息数据表
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户昵称 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| password_hash | VARCHAR(255) | 密码哈希值 |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后登录时间 |
| profile_pic | VARCHAR(255) | 头像URL |
图书信息数据表
图书信息数据表用于存储图书的基本信息和属性，图书创建时间通过函数自动获取，图书ID是该表的主键，存储图书相关的属性内容，结构表如表2所示。
表2 图书信息数据表
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| book_id | BIGINT | 图书唯一标识（主键） |
| title | VARCHAR(100) | 图书标题 |
| author | VARCHAR(50) | 作者 |
| publish_date | DATE | 出版日期 |
| isbn | VARCHAR(20) | ISBN号 |
| cover_url | VARCHAR(255) | 封面图片URL |
| description | TEXT | 图书简介 |
| category | VARCHAR(50) | 图书分类 |
用户行为数据表
用户行为数据表用于记录用户的浏览、评分和收藏行为，行为时间通过函数自动获取，行为ID是该表的主键，存储用户行为相关的属性内容，结构表如表3所示。
表3 用户行为数据表
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为唯一标识（主键） |
| user_id | BIGINT | 用户ID（外键） |
| book_id | BIGINT | 图书ID（外键） |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/评分/收藏） |
| rating_value | FLOAT | 评分值（1-5） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
博主介绍：
🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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