随着互联网与信息技术的飞速发展，数字化、智能化的图书管理已成为图书馆和各类图书服务机构提升服务效率与用户体验的关键。传统的图书管理系统多侧重于图书信息的录入、查询、借还等基础功能，缺乏对用户个性化需求的深度挖掘与满足。本毕业设计旨在设计并实现一个基于Java SSM（Spring、Spring MVC、MyBatis）框架，并集成智能推荐算法的图书管理系统，以提供更高效、更精准的计算机系统服务。
一、系统概述与设计目标
本系统旨在构建一个功能完备、操作便捷、具备智能推荐能力的图书管理平台。系统主要服务于两类用户：管理员与普通读者。管理员负责全面的系统管理与维护，包括图书信息管理、用户管理、借阅记录管理、系统参数配置等。普通读者则可以通过系统进行图书检索、浏览、借阅、归还，并享受系统根据其历史行为和个人偏好生成的个性化图书推荐。系统的核心设计目标是实现业务流程的自动化、管理决策的数据化，并通过推荐算法提升图书的流通率与读者满意度。
二、系统架构与技术选型
系统采用经典的三层架构：表现层、业务逻辑层和数据持久层。
- 表现层：使用JSP、HTML、CSS、JavaScript及Bootstrap等前端技术构建用户界面，确保界面友好、响应迅速。Spring MVC框架负责接收用户请求并调度相应的控制器（Controller）。
- 业务逻辑层：采用Spring框架作为核心容器，管理业务对象（Service Bean），处理核心的业务逻辑，如借还书业务规则、推荐算法引擎的调用等。该层实现了事务管理、安全性控制等功能，保证了系统的稳定与安全。
- 数据持久层：采用MyBatis框架作为ORM工具，负责与MySQL数据库进行交互，完成数据的增删改查操作。MyBatis的灵活SQL映射能力便于进行复杂查询和性能优化。
系统的“智能推荐”功能是亮点所在。本设计计划集成基于协同过滤的推荐算法（如用户-物品协同过滤）。通过分析用户的借阅历史、评分记录（可扩展功能）以及图书的元数据（类别、作者等），计算用户或图书之间的相似度，从而为目标用户推荐其可能感兴趣的图书。算法模块可以封装为独立的服务，通过Spring进行集成调用。
三、系统核心功能模块
- 用户管理模块：实现用户注册、登录、信息修改、权限分级（管理员/读者）。
- 图书信息管理模块：管理员可对图书进行增删改查，包括ISBN、书名、作者、出版社、类别、馆藏数量、封面图片等信息的维护。
- 图书流通管理模块：实现图书的借阅、续借、归还、逾期处理全流程管理，自动更新图书状态和用户借阅记录。
- 查询与检索模块：提供多条件（如书名、作者、类别）组合查询，支持模糊搜索，方便读者快速定位图书。
- 智能推荐模块：在读者个人中心首页或图书详情页，展示“猜你喜欢”、“同类热门”等推荐列表。该模块后台定期或实时运行推荐算法，更新推荐结果。
- 系统管理模块：包括借阅规则设置（如借阅时长、可借数量）、公告发布、数据统计与报表生成（如热门图书排行、借阅趋势分析）等。
四、系统实现与源码要点
项目源码严格遵循Maven项目结构进行组织，确保依赖清晰。
- 实体类（Entity）：对应数据库表，如图书（Book）、用户（User）、借阅记录（BorrowRecord）等。
- 数据访问接口（Mapper）：使用MyBatis的注解或XML方式定义数据库操作。
- 业务逻辑接口与实现（Service）：定义并实现各模块的业务方法，如
BookService中包含推荐算法的调用入口。 - 控制器（Controller）：处理HTTP请求，调用Service层，返回模型数据或视图。
- 推荐算法包（Algorithm/Recommend）：独立包，包含相似度计算、最近邻查找、推荐结果生成等核心类。可采用开源的推荐算法库（如Mahout的简化实现）或自行实现基础算法。
- 配置文件：包括Spring核心配置文件、Spring MVC配置文件、MyBatis配置文件、数据库连接池配置等。
关键代码片段示例（简化）：`java
// 推荐服务接口示例
public interface RecommendService {
List
}
// 协同过滤推荐实现类（伪代码逻辑）
@Service
public class CFRecommendServiceImpl implements RecommendService {
@Autowired
private BorrowRecordMapper borrowRecordMapper;
@Autowired
private BookMapper bookMapper;
@Override
public List
// 1. 获取目标用户的借阅向量
// 2. 计算与其他用户的相似度（如余弦相似度）
// 3. 找出最相似的K个邻居用户
// 4. 聚合邻居用户借阅过而目标用户未借阅的图书，并加权评分
// 5. 返回评分最高的topN本图书ID列表
// 6. 根据图书ID列表查询完整图书信息并返回
// ... (具体算法实现)
return recommendedBookList;
}
}`
五、系统服务价值与
本系统不仅仅是一个简单的信息管理系统，更是一个提供智能化学科服务的计算机系统。它通过自动化流程减轻了管理员的日常工作负担，通过精准推荐提升了读者的阅读体验和图书资源的利用率，通过数据分析为图书馆的采购与运营决策提供了支持。将SSM框架的稳健性与推荐算法的智能性相结合，体现了现代软件工程在解决传统行业问题上的优势。该系统具有良好的可扩展性，未来可进一步集成更复杂的深度学习推荐模型、接入微信小程序端、或增加社交化阅读分享功能。
（注：完整的毕业设计应包含需求分析、详细设计、数据库设计、模块实现、系统测试等完整文档，并附上可运行的项目源码、数据库脚本及部署说明。）
