基于Mahout的高校图书馆个性化图书推荐系统的研究与实现的中期报告一、项目背景随着人们阅读资料的方式不断变化，越来越多的读者选择在互联网上搜索相关书籍，因此，图书推荐系统成为了图书馆系统的一个重要组成部分。基于此，本项目将基于Mahout（一个基于Hadoop的开源机器学习库）实现高校图书馆个性化图书推荐系统，帮助读者快速找到自己感兴趣的书籍。二、项目目标本项目旨在实现一个能够对读者偏好进行分析并进行个性化推荐的高校图书馆个性化图书推荐系统。实现以下目标：1.收集用户的数据，建立完整的图书数据集和用户数据集；2.利用Mahout实现用户的偏好分析，推荐该用户可能喜欢的图书；3.搭建一个基于Web的用户界面，提供用户注册、登录等功能，使用户可以方便地使用该系统。三、项目内容本项目的主要内容包括以下三个部分：1.数据收集和预处理：收集高校图书馆中的数据，构建完整的图书数据集和用户数据集；对数据进行清洗、去重和格式规范化等处理。2.基于Mahout的用户偏好分析与推荐算法实现：利用Mahout实现用户的偏好分析，找出潜在的相似用户；基于这些数据，采用推荐算法向该用户推荐可能感兴趣的图书。同时会优化推荐算法，如基于时间、热度等。3.Web前端界面实现：建立基于Web的用户界面，提供用户注册、登录、搜索、推荐等功能。前端需具备良好的用户体验和易用性，并对移动端适配。四、项目进展目前为止，我们已经完成了以下工作：1.收集高校图书馆中的数据，并构建了完整的图书数据集和用户数据集；2.对数据进行清洗、去重和格式规范化等处理；3.学习并实践了Mahout框架，实现了基于Mahout的用户偏好分析和推荐算法；4.完成了项目的概要设计和详细设计阶段，详细设计包括前端设计、后端设计、接口设计等。接下来，我们将进行系统实现和测试阶段，希望能在规定时间内完成该项目。五、项目计划我们的项目计划如下：1.8月初：完成系统概要设计和详细设计阶段工作。2.8月中旬：完成系统实现和测试阶段工作，基本实现预期目标。3.8月末：进行系统集成和调试，完成项目的最终交付。六、项目前景本项目实现了高校图书馆个性化图书推荐系统，旨在提高读者的阅读体验和满意度，同时能够促进图书馆资源的充分利用，提高图书借阅率。此外，本项目为其他图书推荐系统的开发提供了参考。