第1章 概述

1.1 课题研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，特别是互联网和移动通信技术的普及，数字化阅读逐渐成为人们获取知识和信息的重要方式。在这样的背景下，电子图书以其便捷性和丰富性受到了广泛欢迎。随着电子图书市场的不断扩大，书籍的种类和数量也在急剧增加，这为用户挑选书籍带来了挑战。为了解决信息过载的问题，个性化推荐系统应运而生，并逐渐成为在线阅读平台不可或缺的一部分。基于用户历史行为数据进行推荐的协同过滤算法尤为流行。处理庞大的用户群体和海量的图书数据需要强大的计算能力，传统的单机计算模式已无法满足需求。Hadoop作为一个开源的分布式计算平台，以其高容错性、高扩展性和对大数据处理的优秀能力，成为大数据分析的首选工具。因此，利用Hadoop来构建电子图书推荐系统，不仅可以有效处理和分析大规模数据集，提升推荐质量，还能保证系统的可扩展性和稳定性。

基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统的研究与实现能够为用户提供更加精准和个性化的阅读推荐，从而优化用户体验，提高用户满意度和平台黏性。通过分析用户的历史阅读行为和偏好，系统可以发现用户的阅读模式，进而推荐更符合个人兴趣的书籍，帮助用户节省筛选时间，增强阅读效率。对于电子图书平台来说，一个高效的推荐系统可以促进更多优质内容的分发，增加用户流量和书籍销量，从而带动平台的经济效益。该系统的建立还有助于推动数据挖掘和机器学习技术在实际应用中的发展，为相关领域提供宝贵的实践经验和研究成果。最后，随着数据处理技术的不断进步，该研究还可以为未来电子图书推荐系统的改进提供理论基础和技术支持，具有长远的研究和应用价值。

1.2系统研究现状

在国外，个性化推荐系统的研究起步较早，已经形成了一套较为成熟的理论体系和实践应用。特别是在以Hadoop为代表的大数据处理技术领域，由于其开源性和良好的扩展性，许多研究机构和商业公司纷纷采用Hadoop作为处理大规模数据集的基础平台。在电子图书推荐方面，国外的研究者通常利用数据挖掘、机器学习以及深度学习等技术，对用户的历史阅读行为、评分记录和社交网络活动进行分析，从而提取出有效的特征用于推荐算法的设计。协同过滤算法因其简洁有效而被广泛应用。为了提高推荐的准确性和多样性，研究者还不断探索融合内容推荐和协同过滤的混合推荐方法。随着移动互联网的发展，移动端的图书推荐也成为了研究的热点，这要求推荐系统不仅要有高精度，还要具备实时性，以适应移动环境下用户的即时需求。在此过程中，Hadoop生态系统中的其他工具如Hive、HBase等也被广泛应用于数据的存储和查询，极大地丰富了推荐系统的功能和应用范围。

相比之下，国内在个性化推荐系统尤其是基于Hadoop的电子图书推荐系统方面的研究起步较晚，但发展迅速。随着国内互联网企业对大数据技术的高度重视，大量关于大数据处理和分析的研究项目相继启动，其中包括面向电子图书推荐的系统研发。国内研究者在借鉴国外先进经验的基础上，结合中国特有的网络环境和用户需求，不断优化推荐算法，使其更加符合本土化的应用背景。例如，考虑到中文文本的复杂性，国内研究者在文本挖掘和自然语言处理方面进行了深入研究，以提高对中文书籍内容的理解和分析能力。国内对于推荐系统的用户体验也给予了足够的重视，致力于通过改进界面设计和增强交互性来提升用户满意度。在实际应用方面，国内多家大型互联网公司如阿里巴巴、腾讯等已经将基于Hadoop的推荐系统集成到各自的电子图书平台中，取得了显著的商业效果。由于版权保护、数据隐私等问题在国内尤为敏感，这也给电子图书推荐系统的研究和应用带来了一定的挑战。因此，如何在确保合规的前提下充分利用数据资源，是国内研究者需要重点解决的问题。

1.3本文的组织结构

本系统利用java技术和的MySQL进行开发，将豆瓣电子图书推荐系统推向更安全、技术更强悍的系统信息管理。

豆瓣电子图书推荐主要实现了管理员和用户两大模块。通过本网站使管理工作效率提升到另一个层次，还更不容易出错，对数据的查找与存储有更方便等因素； 

对内容的介绍详细阐述如下：

第一章、绪论，对本课题选择的背景以及意义和开发系统前期的工作做了详细的介绍。

第二章、使用的技术相关知识，利用关键技术对系统进行开发。

第三章、对系统进行分析，对系统开发的可行性，系统的流程以及功能进行了探讨。

第四章、系统具体功能的设计，主要是实现管理员和用户两种身份相应的模块，然后进行整合，分析其结构，然后设计，并进行相对应的数据库的构架与设计。

第五章、本系统的实现，也是系统的核心，主要介绍两种角色的登录页面，系统管理员和用户功能模块各异，页面清楚简洁，简单易懂。

最后是总结，主要是对本系统的总结和对后期的展望。

第2章开发技术

2.1 JAVA语言

Java 语言是一门受众很广的语言，来自Sun Microsystems公司，Java可运行在很多平台，相较于C++语言，不仅吸收了C++很多优点，还摈弃了里面许多晦涩难懂的概念，Java的优点很多，可面向对象开发，平台多样性以及可移植性很高，目前市面上很多大型网站项目都使用Java编写，由此可知Java的受欢迎程度很高。

2.2 SpringBoot框架

Spring Boot是由Pivotal团队提供的轻量级框架，其“开箱即用”及“约定优于配置”的策略可以使开发者全身心的投入到业务逻辑代码的编写中，极大地提高了软件开发项目的效率。相比于Spring框架而言，Spring Boot框架更加能够节省程序员配置XML的时间，Spring Boot项目允许开发者使用它的所有模块和开发功能，此外， Spring Boot内置了服务器，简化了开发者启用服务器的整体流程，Spring Boot还可以自动适配不同类型的数据库以满足用户快速连接后台数据库管理的需求，这极大地方便了用户快速搭建应用程序的实现过程。 2014年4月，Spring Boot 1.0.0发布，截止到2022年2月，发布的Spring Boot版本为Spring Boot 3.0.0-M1。在系统的设计与开发中，为了能够快速搭建软件后台服务的开发环境，从技术实现的难度以及平台开发的成本两个方面考虑，Spring Boot框架能够使开发者更关注平台功能的业务逻辑代码实现，可采用Spring Boot框架搭建系统提供数据服务。因此，本案例项目后台开发选择Spring Boot框架。

2.3 MYSQL数据库技术

数据库在软件项目中扮演着操作管理数据的角色同时还能够保证数据的独立性、一致性和安全性，并为系统访问数据提供有效方式不仅如此数据库还能大大减少程序员开发程序时间。在日常能够接触实用的一般有两类数据库，一类是以(Oracle，DB2，SQL Server，MySQL )为代表的关系型数据库和以(NoSql、MongeDB)为代表的非关系型数据库，两类数据库各有各的优缺点。其中非关系型数据库又分为网络数据库和层级数据库。-网络数据库是指在计算机网络系统中应用数据库技术然后借助网络技术将存储于数据库中的大量信息及时发布出去；在成熟的数据库技术的帮助下，计算机网络实现了对网络中的各种数据的有效管理，用户与网络中的数据库数据交互也借此得以进行。IMS也是最早研制成功的数据库系统。关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束构成了关系模型。

2.4协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是一种常用的推荐系统方法，它通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性或者物品之间的相似性，从而为用户推荐他们可能感兴趣的物品。这种算法可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤首先计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为来预测目标用户可能感兴趣的物品。具体来说，它会找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。基于物品的协同过滤则是计算物品之间的相似度，并根据用户对相似物品的行为来预测他们对目标物品的兴趣。这种方法通常适用于物品数量远大于用户数量的场景，因为它可以更好地处理大量物品的情况。

协同过滤推荐算法具有简单、直观的优点，但也存在一些问题，如数据稀疏性问题和冷启动问题。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进方法，如矩阵分解、混合推荐等。总之，协同过滤推荐算法是一种有效的推荐方法，在许多应用场景中都取得了良好的效果。

2.5 Hadoop介绍

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。主要有以下优点：

（1）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

（2）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

（3）高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

（4）低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

2.6 Scrapy介绍

Scrapy是一个抓取网站数据和提取结构化数据的框架，它可以应用在广泛的应用中:Scrapy通常用于一系列应用，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。使用Scrapy框架实现一个爬虫程序通常非常简单，抓取给定网站的内容或图像。

虽然Scrapy是为屏幕抓取(或者更准确地说是网页抓取)而设计的，但它也可以用于访问api以提取数据。

2.7 B/S结构简介

使用B/S结构的系统是通过有网络的计算机进行使用，它最大的优点是不需要安装专门的软件，最先，计算机浏览器向服务器发送要求，随后服务器解决要求并将信息回到给计算机浏览器。不用再次计算数据或进行存取，只管负责显示数据来降低要求。与C/S构架对比，B/S构架与C/S架构的较大差别取决于，B/S构架的系统软件以web计算机浏览器为服务平台与用户实现互动，如下图2-1所显示，而C/S则必须开发专业的运用。

图2-1  B/S结构图

第3章 系统分析

3.1系统总体分析

本系统采取了一系列的设计原则，主要目的是为了系统的功能设计，还有管理人员在后期对系统维护时的方便，以及使用户能够简易的操作。最重要的设计原则包括：简单性、针对性、实用性、一致性、先进性。

（1）简单性：在该系统中功能模块实现的同时，让用户操作起来简单明了，很快找到所需资源是最直接的目的。

（2）针对性：该系统是根据设计需求为导向来开发豆瓣电子图书推荐系统的设计，所以针对性较强。

（3）实用性：该设计能够满足豆瓣电子图书推荐系统的实际的功能需求，能够在实际中让用户真正使用到，具有实际的应用价值。

（4）一致性：系统整体的页面布局，在不同的界面之间，img里的图片的放置位置以及大小都应该有严格的一致性。变量命名规则应该具有统一性。

（5）先进性：本系统采用java作为开发技术、B/C结构和 MySQL作为系统数据库，它们被软件设计者们广泛使用。

3.2系统可行性分析

根据系统所包含其功能的使用情况，通过对经济、技术和管理方式来进行全方面的可行性进行分析，来提供准确的可行性依据。本网站的可行性分析有：

1. 经济可行性

系统采用的是JAVA技术来实现相应的功能的开发，综合就是一个比较基础的系统开发设计，所以所用到的有开源的开发环境所构成。而且可以利用现有的设备，不用进行另外的硬件设备购买。

用户通过使用豆瓣电子图书推荐系统，很大程度减小了人员成本，极大提高了管理的效率。目前的由人员管理的方式存在很多不足，首先是人工成本大，并且工作效率比较低，然后是存在着很多现金流失的问题。在结合豆瓣电子图书推荐系统的特点，还有一些记录和统计，豆瓣电子图书推荐管理杜绝了以上的问题，提高了豆瓣电子图书推荐信息的安全性。

经济可行性是主要计算项目的开发成本，还有项目成功后可能带来的有效收益。很多的项目只有开发成本能控制在企业有可能接受的范围内的情况下，这样的项目才会被批准开发。然而本次系统的开发在上述所有的问题的情况下，是可以完成相关的系统设计。

1. 技术可行性

本管理系统采用JAVA技术和B/S结构进行设计，通过分层分包的方法，有利于日常的维护，同时降低了代码之间的耦合。

1. 管理可行性

本管理系统所需要的管理难度低，只需要一个管理员便能对用户管理、豆瓣高分管理、论坛交流、系统管理、个人中心等进行有效的管理。

3.3系统功能分析

系统功能需求包含业务需求、功能需求和用户需求，系统功能需求分析是在了解用户习惯、开发人员技术和实力等各个因素的前提下，对其进行深入分析，了解系统基本需求后，基本功能如下：

本课题要求实现优质的豆瓣电子图书推荐系统，就一定要包含有前台页面和后端数据库、服务器相联系，从而实现系统的功能运转。系统分为用户模块和管理员模块两部分；

管理员包括登录、个人信息修改，对用户管理、豆瓣高分管理、论坛交流、系统管理等功能进行查询，修改和删除等。管理员用例如下：

图3-1 管理员用例图

用户包括注册登录、个人信息修改，对我的发布、我的收藏等进行管理；用户用例如下：

图3-2 用户用例图

3.4 系统流程分析

3.4.1 登录流程

每个用户都有专属的密码和账号，在输入合法的账号和密码之后即可进入系统。登录流程如图3-3所示：

图3-3 登录流程图

3.4.2 添加信息流程

管理层人员有添加信息功能。添加信息流程如图3-4所示：

图3-4 添加信息流程图

3.4.3 删除流程

用户可以选择把自己发布的信息删掉，选择要删除的信息确认之后，删除信息的操作就完成了。删除信息流程图如图3-5所示。

图3-5 删除信息流程图

第4章 系统设计

4.1系统功能设计

系统的功能设计是整个系统的运行基础，是一个把设计需求替换成以计算机系统的形式表示出来。通过对豆瓣电子图书推荐系统的调查、分析和研究，得出了该系统的总体规划，这是开发设计系统的初步核心。如下图所示：

4.2数据库的设计

4.2.1数据库E-R图

关系型数据库是目前使用人数最多的数据库，既是面向对象系统设计，所以它的数据库设计主要是面向对象的。现在主要考虑如何对类进行持久化操作，即如何将对象类映射到关系数据库的二维表。目前可以采用数据库建模工具来实现。

然后根据功能需求来对本系统的e-r图实现分解来得到几种实体—关系模型，以下为部分实体—关系模型。在系统中将对“用户、豆瓣高分、通知公告、系统简介”等作为实体，它们的局部E-R如图4-2所示：

图4-2局部E-R图

4.2.2数据库表

本系统采用的是MySQL数据库管理数据，系统中使用到的数据表具体展示部分如下所示。

表4-1：douban评论表

表4-2：用户

表4-3：配置文件

表4-4：用户表

表4-5：token表

表4-6：系统简介

表4-7：收藏表

表4-8：通知公告分类

表4-9：通知公告

表4-10：论坛交流

表4-11：豆瓣高分

第5章 系统实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。注册页面如图5-2所示：

图5-2注册详细页面

豆瓣高分：在豆瓣高分页面的输入栏中输入书名、作者、出版社和标签进行查询，可以查看到豆瓣高分详细信息，并进行评论或收藏操作；豆瓣高分页面如图5-3所示：

图5-3豆瓣高分详细页面

5.1.2个人中心

个人中心：在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的发布、我的收藏等进行详细操作；如图5-4所示：

图5-4个人中心界面

5.2管理员功能模块实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。 

图5-5管理员登录界面

管理员进入主页面，主要功能包括对用户管理、豆瓣高分管理、论坛交流、系统管理、个人中心等进行操作。管理员主页面如图5-6所示：

图5-6管理员主界面

用户管理功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、添加或删除”按钮或填写用户信息表单。这些用户表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改或删除用户信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便用户功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-7所示：

图5-7用户管理界面

豆瓣高分管理功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、添加、删除或爬取数据”按钮或填写豆瓣高分信息表单。这些豆瓣高分表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改、查看评论或删除豆瓣高分信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便豆瓣高分功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-8所示：

图5-8豆瓣高分管理界面

管理员进行爬取数据后，点击主页面右上角的看板，可以查看到系统简介、书名、作者统计、价格统计、出版社、评分统计、豆瓣高分总数、豆瓣高分信息等实时的分析图进行可视化管理；如图5-9所示：

图5-9看板界面

论坛交流功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询或删除”按钮或填写论坛交流信息表单。这些论坛交流表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、查看评论或删除论坛交流信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便论坛交流功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-10所示：

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