1. 研究目的与意义
各行各业近年来逐渐开始提供个性化的服务，以满足用户逐渐多样化的需求，在让自己产品更有竞争力的同时，避免了大众产品或服务带来的资源浪费、生产和需求有偏差等缺点。
而个性化的服务通常都是基于用户和产品的基本数据进行分析，据此预测用户的偏好，从而达到重构已有产品或服务，让用户有更好的体验的目的。
随着互联网的发展，图书馆馆藏资源不但在内容上逐渐丰富，在形式上也更加多变，这使得图书馆的用户对于文献资料的查找和使用难度急剧攀升，也为图书馆从业人员的管理方式方法提升出了新的挑战。
2. 研究内容和预期目标
本论文拟参考国内外图书馆个性化推书推荐服务的研究成果，主要依靠书籍标签、用户兴趣标签和词向量，为用户提供一种图书馆借阅推荐服务，搭建一个简便，易于扩展的带有个性化推荐功能的高校图书馆图书借阅管理系统。
并着重解决如何正确处理书籍内部标签的关系，书籍间标签的关系，用户标签之间的关系，用户间标签的关系以及书籍标签和用户标签的匹配问题，讨论处理标签间关系的方式对推荐效果有何影响、在何种处理方式下能得到较优的实现效果等问题。
论文拟分为以下几个部分①介绍现代图书馆，图书馆推荐系统的历史与现在②介绍本系统整体的功能设计、技术框架、核心功能和思想③介绍本系统的推荐系统核心构建的思想、以及技术细节④介绍推荐核心的实现效果评估情况⑤介绍系统实现了哪些功能、实现的具体细节，包括前端、数据库、后端代码实现细节⑥整个系统最后的呈现效果，可以改进的部分⑦致谢
3. 国内外研究现状
国外从上个世纪末就开始了数字图书馆的研究，图书馆信息化的基础良好，采用如重复购买理论，用户日志分析，词向量，协同过滤等方法和思想搭建了许多成熟的推荐系统并已投入使用，典型的推荐系统有Libra系统，TechLens系统，BipTip系统等。
国内目前的图书馆信息化速度十分迅猛，很多研究学者也针对高校图书馆的个性化推荐系统做出了很多分析和讨论，也出现了一些推荐系统的雏形，但总体来看仍然不够成熟，未能形成系统的框架，即使是高校各自的推荐系统也十分简陋，不够完善。
但肯定的是，针对如何搭建一个图书个性化推荐系统，业界已经产生了相当的理论基础。
4. 计划与进度安排
整个系统进行功能结构的设计 2022年11月至12月底了解现行数字图书馆的信息基础 2022年1月至2月初学习词向量模型的生成方法 2022年2月至3月讨论分析图书标签和用户兴趣标签的采集分析方法 2022年3月1日至3月15日实现一个简单的推荐内核，并对内核的推荐效果做出评估 2022年3月15日至4月15日实现图书管理系统的基本功能，进行系统的可视化工作 2022年4月16日至5月3日
5. 参考文献
[1] 曾子明,金鹏.智慧图书馆个性化推荐服务体系及模式研究[J].图书馆杂志,2015,34(12):16-22. [2] 熊拥军.数字图书馆个性化服务资源推荐模式分析[J].图书馆,2014(02):132-134. [3]肖仁锋. 基于协同过滤的图书馆个性化推荐方法的研究[D].山东师范大学,2017. [4]张力鹏. 基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现[D].辽宁大学,2017. [5]孙雨生,仇蓉蓉,黄传慧,方芳.国内数字图书馆个性化服务研究主题演化分析[J].情报理论与实践,2014,37(08):41-47. [6]黄新华.浅谈数据挖掘技术在高校图书馆个性化推荐系统中的应用[J].电脑知识与技术,2013,9(35):7901-7903. [7]杨华. 数据挖掘在高校图书馆个性化推荐中的应用研究[D].电子科技大学,2009
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