隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字化、智能化的圖書(shū)管理已成為圖書(shū)館和各類(lèi)圖書(shū)服務(wù)機(jī)構(gòu)提升服務(wù)效率與用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的圖書(shū)管理系統(tǒng)多側(cè)重于圖書(shū)信息的錄入、查詢(xún)、借還等基礎(chǔ)功能，缺乏對(duì)用戶(hù)個(gè)性化需求的深度挖掘與滿(mǎn)足。本畢業(yè)設(shè)計(jì)旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于Java SSM（Spring、Spring MVC、MyBatis）框架，并集成智能推薦算法的圖書(shū)管理系統(tǒng)，以提供更高效、更精準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)服務(wù)。

一、系統(tǒng)概述與設(shè)計(jì)目標(biāo)
本系統(tǒng)旨在構(gòu)建一個(gè)功能完備、操作便捷、具備智能推薦能力的圖書(shū)管理平臺(tái)。系統(tǒng)主要服務(wù)于兩類(lèi)用戶(hù)：管理員與普通讀者。管理員負(fù)責(zé)全面的系統(tǒng)管理與維護(hù)，包括圖書(shū)信息管理、用戶(hù)管理、借閱記錄管理、系統(tǒng)參數(shù)配置等。普通讀者則可以通過(guò)系統(tǒng)進(jìn)行圖書(shū)檢索、瀏覽、借閱、歸還，并享受系統(tǒng)根據(jù)其歷史行為和個(gè)人偏好生成的個(gè)性化圖書(shū)推薦。系統(tǒng)的核心設(shè)計(jì)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化、管理決策的數(shù)據(jù)化，并通過(guò)推薦算法提升圖書(shū)的流通率與讀者滿(mǎn)意度。

二、系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)選型
系統(tǒng)采用經(jīng)典的三層架構(gòu)：表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)持久層。

1. 表現(xiàn)層：使用JSP、HTML、CSS、JavaScript及Bootstrap等前端技術(shù)構(gòu)建用戶(hù)界面，確保界面友好、響應(yīng)迅速。Spring MVC框架負(fù)責(zé)接收用戶(hù)請(qǐng)求并調(diào)度相應(yīng)的控制器（Controller）。
2. 業(yè)務(wù)邏輯層：采用Spring框架作為核心容器，管理業(yè)務(wù)對(duì)象（Service Bean），處理核心的業(yè)務(wù)邏輯，如借還書(shū)業(yè)務(wù)規(guī)則、推薦算法引擎的調(diào)用等。該層實(shí)現(xiàn)了事務(wù)管理、安全性控制等功能，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全。
3. 數(shù)據(jù)持久層：采用MyBatis框架作為ORM工具，負(fù)責(zé)與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，完成數(shù)據(jù)的增刪改查操作。MyBatis的靈活SQL映射能力便于進(jìn)行復(fù)雜查詢(xún)和性能優(yōu)化。

系統(tǒng)的“智能推薦”功能是亮點(diǎn)所在。本設(shè)計(jì)計(jì)劃集成基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法（如用戶(hù)-物品協(xié)同過(guò)濾）。通過(guò)分析用戶(hù)的借閱歷史、評(píng)分記錄（可擴(kuò)展功能）以及圖書(shū)的元數(shù)據(jù)（類(lèi)別、作者等），計(jì)算用戶(hù)或圖書(shū)之間的相似度，從而為目標(biāo)用戶(hù)推薦其可能感興趣的圖書(shū)。算法模塊可以封裝為獨(dú)立的服務(wù)，通過(guò)Spring進(jìn)行集成調(diào)用。

三、系統(tǒng)核心功能模塊

1. 用戶(hù)管理模塊：實(shí)現(xiàn)用戶(hù)注冊(cè)、登錄、信息修改、權(quán)限分級(jí)（管理員/讀者）。
2. 圖書(shū)信息管理模塊：管理員可對(duì)圖書(shū)進(jìn)行增刪改查，包括ISBN、書(shū)名、作者、出版社、類(lèi)別、館藏?cái)?shù)量、封面圖片等信息的維護(hù)。
3. 圖書(shū)流通管理模塊：實(shí)現(xiàn)圖書(shū)的借閱、續(xù)借、歸還、逾期處理全流程管理，自動(dòng)更新圖書(shū)狀態(tài)和用戶(hù)借閱記錄。
4. 查詢(xún)與檢索模塊：提供多條件（如書(shū)名、作者、類(lèi)別）組合查詢(xún)，支持模糊搜索，方便讀者快速定位圖書(shū)。
5. 智能推薦模塊：在讀者個(gè)人中心首頁(yè)或圖書(shū)詳情頁(yè)，展示“猜你喜歡”、“同類(lèi)熱門(mén)”等推薦列表。該模塊后臺(tái)定期或?qū)崟r(shí)運(yùn)行推薦算法，更新推薦結(jié)果。
6. 系統(tǒng)管理模塊：包括借閱規(guī)則設(shè)置（如借閱時(shí)長(zhǎng)、可借數(shù)量）、公告發(fā)布、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與報(bào)表生成（如熱門(mén)圖書(shū)排行、借閱趨勢(shì)分析）等。

四、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與源碼要點(diǎn)
項(xiàng)目源碼嚴(yán)格遵循Maven項(xiàng)目結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織，確保依賴(lài)清晰。

• 實(shí)體類(lèi)（Entity）：對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)表，如圖書(shū)（Book）、用戶(hù)（User）、借閱記錄（BorrowRecord）等。
• 數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口（Mapper）：使用MyBatis的注解或XML方式定義數(shù)據(jù)庫(kù)操作。
• 業(yè)務(wù)邏輯接口與實(shí)現(xiàn)（Service）：定義并實(shí)現(xiàn)各模塊的業(yè)務(wù)方法，如BookService中包含推薦算法的調(diào)用入口。
• 控制器（Controller）：處理HTTP請(qǐng)求，調(diào)用Service層，返回模型數(shù)據(jù)或視圖。
• 推薦算法包（Algorithm/Recommend）：獨(dú)立包，包含相似度計(jì)算、最近鄰查找、推薦結(jié)果生成等核心類(lèi)。可采用開(kāi)源的推薦算法庫(kù)（如Mahout的簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)）或自行實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)算法。
• 配置文件：包括Spring核心配置文件、Spring MVC配置文件、MyBatis配置文件、數(shù)據(jù)庫(kù)連接池配置等。

關(guān)鍵代碼片段示例（簡(jiǎn)化）：
`java
// 推薦服務(wù)接口示例
public interface RecommendService {
List recommendBooksForUser(Integer userId, int topN); // 為指定用戶(hù)推薦Top N本書(shū)
}

// 協(xié)同過(guò)濾推薦實(shí)現(xiàn)類(lèi)（偽代碼邏輯）
@Service
public class CFRecommendServiceImpl implements RecommendService {
@Autowired
private BorrowRecordMapper borrowRecordMapper;
@Autowired
private BookMapper bookMapper;

@Override
public List recommendBooksForUser(Integer userId, int topN) {
// 1. 獲取目標(biāo)用戶(hù)的借閱向量
// 2. 計(jì)算與其他用戶(hù)的相似度（如余弦相似度）
// 3. 找出最相似的K個(gè)鄰居用戶(hù)
// 4. 聚合鄰居用戶(hù)借閱過(guò)而目標(biāo)用戶(hù)未借閱的圖書(shū)，并加權(quán)評(píng)分
// 5. 返回評(píng)分最高的topN本圖書(shū)ID列表
// 6. 根據(jù)圖書(shū)ID列表查詢(xún)完整圖書(shū)信息并返回
// ... (具體算法實(shí)現(xiàn))
return recommendedBookList;
}
}
`

五、系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與
本系統(tǒng)不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的信息管理系統(tǒng)，更是一個(gè)提供智能化學(xué)科服務(wù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。它通過(guò)自動(dòng)化流程減輕了管理員的日常工作負(fù)擔(dān)，通過(guò)精準(zhǔn)推薦提升了讀者的閱讀體驗(yàn)和圖書(shū)資源的利用率，通過(guò)數(shù)據(jù)分析為圖書(shū)館的采購(gòu)與運(yùn)營(yíng)決策提供了支持。將SSM框架的穩(wěn)健性與推薦算法的智能性相結(jié)合，體現(xiàn)了現(xiàn)代軟件工程在解決傳統(tǒng)行業(yè)問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)。該系統(tǒng)具有良好的可擴(kuò)展性，未來(lái)可進(jìn)一步集成更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)推薦模型、接入微信小程序端、或增加社交化閱讀分享功能。

（注：完整的畢業(yè)設(shè)計(jì)應(yīng)包含需求分析、詳細(xì)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、模塊實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)測(cè)試等完整文檔，并附上可運(yùn)行的項(xiàng)目源碼、數(shù)據(jù)庫(kù)腳本及部署說(shuō)明。）