基于数据挖掘的图书荐阅方法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，人们获取信息的渠道日益增多，信息量呈爆炸式增长，如何从海量的信息中快速、准确地找到自己所需的信息成为一个亟待解决的问题。

图书作为人类知识的重要载体，其数量也在不断增长，面对琳琅满目的书籍，读者往往难以选择。

传统的图书推荐方式主要依靠人工推荐，存在着主观性强、效率低、覆盖面窄等缺点，已难以满足读者的个性化需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在图书推荐领域展开了大量的研究工作，取得了丰硕的成果，为本研究提供了宝贵的经验和借鉴。

1. 国内研究现状

国内学者在图书推荐领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，在推荐算法、推荐系统构建、用户行为分析等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有图书荐阅方法存在的不足，利用数据挖掘技术，构建一个个性化、智能化的图书荐阅系统。

主要研究内容如下：
1.数据收集与预处理:从图书馆数据库、在线书店等渠道收集图书信息、用户信息、用户行为数据等相关数据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解图书推荐领域的研究现状、发展趋势以及数据挖掘技术的应用情况，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据收集与处理阶段：从图书馆数据库、在线书店等渠道收集图书信息、用户信息、用户行为数据等相关数据，并对数据进行清洗、转换、整合等预处理操作，为后续的数据挖掘任务做好准备。

3.模型构建与分析阶段：利用数据挖掘技术，对用户数据和图书数据进行分析，构建用户兴趣模型和图书特征模型，并在此基础上设计和实现个性化的图书推荐模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.在数据挖掘算法方面：将探索新的数据挖掘算法或改进现有算法，以提高图书推荐的准确性和个性化程度。

例如，可以结合深度学习、强化学习等技术，构建更加智能化的图书推荐模型。

2.在用户画像构建方面：将结合用户的多源异构数据，如用户的社交网络数据、浏览历史数据等，构建更加全面、准确的用户画像。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张晓冬,李芳.基于关联规则的高校图书馆荐购系统研究与实现[j].图书情报工作,2018,62(10):104-111.

[2] 刘洋,黄晓斌,王晓.融合用户动态兴趣和社交关系的图书推荐方法[j].计算机工程与应用,2021,57(17):146-151.

[3] 王军.基于深度学习和知识图谱的图书推荐研究[d].北京:北京邮电大学,2020.