基于PHP&MYSQL的读者荐购系统构建研究

随着Web2.0技术的不断发展,网上图书荐购作为读者参与图书馆资源建设的重要方式得到了很大的发展,文章以读者荐购系统为研究对象,通过对广东省的部分高校读者荐购系统进行了调查分析,总结出了现有荐购系统存在的主要问题,并提出利用PHPMYSQL的技术构建新的荐购系统,同时对新荐购系统的框架结构,功能模块,及主要特色进行了论述。     

图书采访系统的设计

通过在大学中进行调研,以数据说明了当前的图书采访现状,并进行了分析,最后得出结论,读者荐购制度是目前最科学的图书采访方式。基于读者荐购制度和J2EE技术,本文设计了一种新型图书采访系统。     

基于PDA的图书荐购微信平台设计与实现

微信公众平台作为阅读推广和品牌影响力提升的重要工具,越来越受到图书馆界的重视.介绍三峡大学图书馆官方微信搭建的方法,对图书荐购微信平台的原理和运作方式进行了分析,提出了基于微信公众平台的图书荐购移动服务实现方案.     

浅析小型购物网站的设计与实现

本文以图书销购为例主要讲述网站的设计与实现过程。通过图书的在线销购不仅可以使客户随时了解各类图书信息,而且还可以推广企业的图书和技术服务。从长期的战略目标来看,也为图书销售提供了新的渠道。图书在线销购方式具有传统销售方式不可相比的许多优点:如不再限制消费者的购买时段,消费者有更多的比对信息;从企业角度来看,节省实际开店时需要投入的成本和租用费用,从而增加了企业的核心竞争力。     

银行卡网上购电系统的开发与应用

以黑龙江省电力公司网上商城系统为例,简要介绍了电子商务技术在电力系统的应用情况。并通过具体的网上商城银行卡居民购电系统,对网上购电系统开发中的关键问题进行了探讨。     

基于人工智能技术的微信平台信息采集模型研究

对基于人工智能技术的微信平台信息采集模型进行了研究,以图书馆为例设计了微信平台信息采集系统,并对其核心的图书推荐功能模块进行了详细设计。首先,对微信平台信息采集系统的整体框架和功能模块进行了设计;然后对图书推荐系统进行了研究与设计,提出一种基于点击率的图书推荐模型,对用户点击图书的概率进行计算,对用户可能点击的图书进行预测,继而实现图书精准推荐;最后分别对图书推荐系统和微信平台信息采集系统进行了实验与测试,实验结果表明：采用的基于提升决策树模型的图书推荐系统综合性能最好,平均绝对误差为1.755,均方误差为1.932,均方根误差为1.841,能够更为准确地对用户可能点击的图书进行预测,继而实现精准有效地向用户推荐满足其需求和喜好的图书;与微信APP成功对接后的图书馆微信公众号能够正常运行,微信平台信息采集系统性能良好,满足用户快速获取图书馆相关信息、提高图书馆信息服务质量的要求,具有一定参考价值。     

基于智能机械的新式图书管理系统设计

智能图书馆管理和服务一直是图书馆发展的重点方向之一。本项目设计了一款基于机械系统的新式图书整理系统,使图书能够自动到达指定位置。在还书工况下,系统可以使图书自动归架并更新图书位置信息;在借书工况下,系统可以确定图书位置信息,并将图书取出运送至指定位置,从而达到节省读者借书时间、减轻管理员工作量的目的。本项目通过图书数据处理系统（导入图书馆数据库）、图书归类运送系统、机械臂图书无损归架取书系统（通过视觉系统实现图书精准归位、拿取）这三个系统进行综合优化,实现了自动化图书取书、归架。整套系统创新了图书管理模式,为图书馆智能化、现代化提供思路。     

网上图书管理系统的设计与实现

当今社会是网络的时代、信息的时代,人们对知识的需求越来越大,传统的书籍称为获取知识信息的重要工具,同时对于年轻人来说时间是非常宝贵的,人们由于种种原因没有时间到图书馆去阅读和购书,选择书籍也会花费很多时间。基于这种情况本文设计一款网上图书管理系统,本系统采用JavaScript和MySQL数据库,大大地方便了读者选、书购,也减少了工作人员的工作量。     

云计算环境下智能图书借还终端系统设计与实现

针对传统的图书借还系统只能通过条码扫描,获取信息,一直存在工作效率低、用户信任度下降的问题。提出并设计了一种基于RFID技术的智能图书借还终端系统,该系统利用RFID无线射频识别技术采集馆内图书、读者以及书架等信息,采用天线条码标签对智能图书馆内的图书进行监控,实现对图书借还信息进行终端操作,设计了系统软件,并通过实验进行了对比分析,实验表明对RFID系统的硬件和软件测试对传统条码技术的问题有了相对应的解决,从而达到提高智能图书馆借还书和借还终端系统效率的目的。     

基于.NET下Web Service的图书信息查询系统的研究

图书信息的查询是图书信息管理中非常重要的一环,随着互联网的发展,传统图书信息查询系统单一,不能通过系统对不同部门的图书进行一次性查询,因此迫切需要一种新的集成方法。而WebService技术给图书信息查询系统的发展带来了真正的集成性,可重用性。     

基于遗传算法的新书推荐系统研究

新书推荐是数字图书馆推广个性化服务的重要内容。为设计开发高效、准确的推荐系统。研究人员采用多种智能算法实现图书推荐。基于遗传算法的新书推荐方法（GANBook）利用遗传算法搜索效率高、自适应性强等优点对新书书目进行自动搜索．从而实现个性化图书推荐。仿真实验表明GANBook算法能够快速、准确地在数量庞大的书目中找出适合特定读者的最佳图书推荐组合,从而实现快速、个性化的新书推荐服务。     

基于协同过滤的图书推荐系统

在商业领域,推荐系统被广泛用于向用户推荐符合其个人偏好的产品、服务或内容。借助这一技术建立图书推荐系统可以有效提高图书馆的服务水平。所提出的图书推荐系统是使用协同过滤技术通过对具有相似阅读习惯读者的借书数据进行偏好评分计算,从而为指定读者推荐符合其偏好的图书列表。为了解决推荐系统中所存在的数据稀疏性、评分的系统偏差以及图书偏好的量化等问题,该研究采用了矩阵分解、在评分中引入偏差值以及使用带时间戳的借阅记录生成偏好量化数值等解决方法。实验结果表明该推荐系统具有较好的准确度。     

图书馆书目协同智能推荐系统设计与实现研究

为了获得更加理想的图书馆书推荐效果,设计了一种图书馆书目协同智能推荐系统。首先设计了图书馆书目协同智能推荐系统的总体结构,然后利用文献引证关系度量读者兴趣度量范围,采用采用协同过滤算法计算读者相似度,获取与读者感兴趣相似的结果,最后根据相似度得到读者对每种图书感兴趣的评价值,并根据评价值进行图书馆书目智能推荐。仿真实验结果表明,该系统可以获得最优的推荐图书馆书目,读者对图书馆书目推荐结果的满意度高。     

基于点击流的个性化图书推荐

该文运用点击流和个性化推荐的相关技术,构建了一个基于点击流的个性化图书推荐系统,使用将不同的推荐技术相结合的方法,克服各自的部分缺点,达到比较理想的个性化图书推荐的目的。     

基于点击流的个性化图书推荐

该文运用点击流和个性化推荐的相关技术,构建了一个基于点击流的个性化图书推荐系统,使用将不同的推荐技术相结合的方法,克服各自的部分缺点,达到比较理想的个性化图书推荐的目的。     

基于综合因素的服装智能推荐算法研究

个性推荐算法在各类电商系统商品推荐,特别是图书推荐和电影推荐中得到了广泛应用与落地,服装的推荐也取得了比较好的效果。但是,基于个人衣橱的并结合当天的天气、特殊场合等实际因素的动态推荐系统的应用却比较缺乏,本文搭建了用户和服装两个模型,提出了一种基于综合因素的服装智能推荐算法,可以很好的解决人民日常服装的穿搭问题,具有极大的应用前景。     

A cloud-based recommendation service using principle component analysis–scale-invariant feature transform algorithm

Cloud computing delivers resources such as software, data, storage and servers over the Internet; its adaptable infrastructure facilitates on-demand access of computational resources. There are many benefits of cloud computing such as being scalable, paying only for consumption, improving accessibility, limiting investment costs and being environmentally friendly. Thus, many organizations have already started applying this technology to improve organizational efficiency. In this study, we developed a cloud-based book recommendation service that uses a principle component analysis–scale-invariant feature transform (PCA-SIFT) feature detector algorithm to recommend book(s) based on a user-uploaded image of a book or collection of books. The high dimensionality of the image is reduced with the help of a principle component analysis (PCA) pre-processing technique. When the mobile application user takes a picture of a book or a collection of books, the system recognizes the image(s) and recommends similar books. The computational task is performed via the cloud infrastructure. Experimental results show the PCA-SIFT-based cloud recommendation service is promising; additionally, the application responds faster when the pre-processing technique is integrated. The proposed generic cloud-based recommendation system is flexible and highly adaptable to new environments.

     

一种基于集体智慧的图书评价推荐方法

当前图书馆只能向读者提供非常有限的图书推荐服务。本文提出可采用从网上书店获得的大量公开数据作为推荐参考标准的思路,使推荐不再依赖有限的本地数据,而是基于集体智慧。本文提出一个根据图书关联关系网络来评价图书的内容相关性及推荐价值的方法。初步实验结果表明,这一基于集体智慧的图书推荐方法能做出更全面和满意的图书推荐。     

豆瓣中图书、标签、读者推荐构成的网络分布特征研究

尝试研究豆瓣中图书、标签、读者推荐构成的网络分布特征,根据标签的数量,推荐读者的数量对图书进行指标量化计算,根据网络示范简图计算图书在网络中的平均影响域,接近声望,点度中心度等,从而判断图书的重要性。对网络中不同类型的凝聚子群分析,为单位图书馆根据凝聚子群进行购买专业图书提供理论根据。