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摘要
随着互联网技术的快速发展，个性化推荐系统在电子商务、社交媒体和在线教育等领域得到了广泛应用。图书推荐系统作为其中的一个重要分支，能够根据用户的兴趣和行为习惯，智能推荐符合其偏好的图书，从而提升用户体验和图书销售效率。传统的图书推荐方式往往依赖于人工筛选或简单的分类展示，难以满足用户多样化的需求。而基于机器学习和数据分析的个性化推荐系统，能够通过分析用户的历史行为、评分数据和其他特征，实现精准推荐。关键词：个性化推荐、图书推荐系统、用户体验、数据分析、机器学习。
本系统采用SpringBoot2作为后端框架，结合Vue3前端技术，实现了高效、响应式的用户界面。后端使用MyBatis-Plus简化数据库操作，MySQL8.0作为数据存储引擎，确保了系统的稳定性和扩展性。系统功能包括用户注册与登录、图书信息管理、用户行为分析、个性化推荐算法实现等。通过协同过滤和内容-based推荐算法，系统能够根据用户的浏览记录、购买历史和评分数据生成个性化推荐列表。此外，系统还提供了管理员后台管理功能，方便对图书和用户数据进行维护。关键词：SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、协同过滤、内容-based推荐。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储用户的基本信息，包括用户ID、用户名、密码等属性。注册时间是通过函数自动获取的，用户ID是该表的主键，存储用户相关的核心数据。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| register_time | DATETIME | 用户注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后一次登录时间 |
| preference_tags | VARCHAR(200) | 用户偏好标签 |
图书信息数据表
图书信息数据表用于存储图书的详细信息，包括图书ID、书名、作者等属性。上架时间是通过函数自动获取的，图书ID是该表的主键，存储图书相关的核心数据。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| book_id | BIGINT | 图书唯一标识（主键） |
| title | VARCHAR(100) | 图书标题 |
| author | VARCHAR(50) | 图书作者 |
| publish_date | DATE | 出版日期 |
| isbn | VARCHAR(20) | 国际标准书号 |
| category | VARCHAR(50) | 图书分类 |
| cover_url | VARCHAR(200) | 图书封面链接 |
| description | TEXT | 图书简介 |
用户行为数据表
用户行为数据表用于记录用户与图书的交互行为，包括浏览、评分和购买记录。行为时间是通过函数自动获取的，行为ID是该表的主键，存储用户行为相关的核心数据。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为唯一标识（主键） |
| user_id | BIGINT | 关联的用户ID |
| book_id | BIGINT | 关联的图书ID |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/评分/购买） |
| rating_value | FLOAT | 用户评分（1-5） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| duration | INT | 浏览时长（秒） |
博主介绍：
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：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：
开源免费分享Java Web 个性化图书推荐系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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