如今，电子阅读已经深入每一个人的生活，它不仅节省了成本，方便了读书过程，而且使人们有机会接触更多优秀的作品，见识更广阔的世界。大数据时代,信息技术和网络的不断发展诱发了信息的过载问题。读者想要接触更多更好的作品，光靠个人的寻找与筛选是不可能的，而图书的个性化推荐就可以帮助读者省去选书的烦恼，更可以帮助读者拓展新的阅读领域。为了向用户提供推荐服务,网络阅读平台必须构建数字图书个性化推荐系统，一套完善的图书个性化个性化推荐系统对于阅读平台十分重要，这也是本图书平台的重点功能。为进一步了解图书网站的搭建和图书个性化推荐系统的操作原理，我参考了一些文献，对国内外较为成熟的图书个性化推荐系统进行分析,对其产生背景，推荐模型,关键技术等有了一些了解。

我对于个性化推荐系统的认识一开始来源于淘宝京东等电商平台，他们时不时给我推荐一些商品，有些确实符合我的要求，这引起了我的兴趣。因此这次毕业设计我选择了个性化推荐系统。通过对文献的阅读，我觉得个性化推荐系统的逻辑，其实与商超导购员有类似之处。商超导购员需要了解用户的信息，知道的用户的属性类型；需要了解所有商品的信息；最后通过经验或者知识沉淀，知道什么类型的用户适合什么类型的商品；也就是将用户的信息（历史记录、会员属性）转化为用户的类型；了解所有商品应该归属的类型；最后了解什么类型的用户，适合什么类型的商品，对你进行商品推荐。

互联网时代催生了个性化个性化推荐系统，随着互联网的深入发展，越来越多的信

息在互联网上传播，产生了严重的信息过载，如若不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息，为解决信息过载的问题，主要有两种方法：一是进行搜索，如果用户有明确的需求目标或者意图，可以直接对关键词进行搜索，但随着内容市场的兴起与泛滥，用户不知道自己该看什么或者说不知道喜欢哪种类型，抱着看一看的心态去浏览，碰到喜欢的就看下去，这种情况下用户并不清楚自己的需求，所以搜索就无从下手。这就需要第二种方法即推荐，它可以帮助用户在大量的信息之中及时快速的找到自己喜欢的东西，是当今互联网时代获取有效信息的重要途径。

个性化推荐的原理就是要将不同的用户与不同的信息做精准化匹配，个性化推荐通过一种算法，让用户找到自己喜欢的或者符合用户的信息，简单讲就是就是（用户--推荐算法--信息）的模型，通过用户信息（历史记录、个人属性）总结描述用户属性，再总结描述物品、信息的属性；通过算法总结出什么类型（用户属性）的用户适合、喜欢什么类型（属性）的信息；最后将合适类型（信息属性）的信息展示给喜欢适合类型（用户属性）的用户。通过初步的学习，我了解到主流的个性化推荐算法主要有三种，即基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于规则的推荐算法。

第一种基于内容的推荐算法就是基于内容的关联性进行推荐，推荐那些与用户喜欢的和关注过的类似的图书，比如用户喜欢某本书，基于内容的推荐算法会给你推荐这本书的第二部、第三部；用户钟情于某个特定类型的作品，就多给他推荐同类型作品；用户读某个作家的书比较多，就多推荐该作家的书。这种算法的有点就是推荐结果非常直观，内容之间有着非常高的关联系,一般命中率较高，并且可以很快的将新的图书纳入推荐清单，也适合对新用户进行推荐。但缺点也十分明显，比如重复推荐的可能性比较高，而且有些图书难以精准的定性其特点或者定位有偏差，就不好将其推荐给用户。

第二种协同过滤推荐算法原理是将用户历史行为作为分析对象， 用户喜欢看哪些书，给他推荐与其喜好相似的用户喜欢的书。优点是保证了推荐的个性化，因为都是喜好相似的用户，所以通过这种方法进行推荐得出来的内容更容易让用户喜欢，除此之外，相似用户的喜好图书更容易让用户发现新的兴趣点，让用户产生惊喜感。但此算法单独使用有严重的缺陷，那就是它依赖于用户的历史行为，对于尚未产生多少记录的新用户来说形同虚设，推荐效果很差。尽管可能会给用户新的兴趣点，但基于相似用户的推荐很难推荐到新的兴趣点，而且因为这个算法是完全基于历史行为的推荐，当用户对某类型图书失去兴趣后，不能及时地转变，还有可能推荐这类图书，引起用户反感。综上所述，协调过滤需要与其他算法配合才能发挥最大的作用。

第三种是基于规则的推荐算法，这种算法要建立一套行为规则进行推荐，比如建立规则（A推荐B），凡是看过A图书的用户给他推荐B图书，凡是看A类型图书的给他推荐B作家的著作。这种方法就可以更好的通过关联规则让用户接触新的兴趣点，而且实现较为简单。但完全基于规则的话，则难以实现个性化推荐，并且想要建立一套合理有效的规则，需要有丰富的经验和专业知识水平，实际建立起来难度比较大。

这三种算法各有优点，也各有不足。在实际的应用当中，需要将他们混合运用，搭配发挥效果，利用优势，规避劣势，对不同情况采取不同方案，从而达到理想的效果。比如针对新注册的用户，可以让用户选择自己喜欢的图书类型，再通过基于内容的的推荐给其推荐相关类型的图书；对于已经有了较多历史记录的用户，就可以对他的记录进行分析，进行基于用户协同的推荐等等。

在大数据和人工智能成为趋势的当下，个性化的推荐系统越来越体现出其重要性，当然，目前的推荐算法还有不足，需要进一步的探索提高。但它确实能够在现在这个信息爆炸的时代为人们提供他们最想要的内容，满足他们个性化的需求，它的前景是无可限量的，相信在未来，个性化推荐可以发现每一个人的价值，关注每一个人的精彩，帮助每一个人找到他们自己独一无二的生活。