2024年4月17日发(作者：)

第员猿卷第圆期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇吕梁学院学报

灾燥造援员猿晕燥援圆摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇允燥怎则灶葬造燥枣蕴赠怎造蚤葬灶早哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠

窑应用实践研究窑

圆园圆猿年源月

粤责则援圆园圆猿

基于微信小程序的图书推荐系统的设计与实现

张摇静袁胡宁玉袁郝耀军袁杨摇铭

渊忻州师范学院计算机系袁山西忻州园猿源园园园冤

摘摇要院针对数据存储技术的飞速发展导致信息过载袁使得用户无法在短时间内快速尧准确尧有效地获取图书

有用信息和资源的问题袁鉴于微信小程序使用的便捷性袁本文利用基于项目的协同过滤推荐算法袁设计并开发了一

款基于微信小程序的图书推荐系统援该系统通过结合读者选择专业以及读者浏览历史袁对图书种类及书目进行推

荐袁能有效节省读者搜索时间袁进行个性化推荐图书信息资源援

关键词院协同过滤曰图书推荐曰微信小程序

中图分类号院栽孕猿员苑摇摇摇文献标识码院粤摇摇摇文章编号院圆园怨缘原员愿缘载渊圆园圆猿冤园圆原园园缘员原园缘

园摇引言

随着网络技术的发展以及移动应用的逐步普及袁网络信息资源的浏览尧获取变得更为便捷袁这一变化正

在改变着人们的生活方式袁也在影响着人们的阅读习惯袁手机阅读已逐渐成为人们一种新的习惯援人们可以

浏览到的图书数量迅猛增长袁如何让用户从浩如烟海的图书资源中找到符合其需求的资源袁成了目前系统开

发者和研究者关注的问题之一援以搜索引擎为代表的信息检索技术和以推荐系统为代表的信息过滤技术是

两类非常有潜力被人们用来解决信息过载问题的办法援搜索是一种主动化的行为袁用户使用搜索引擎提供的

结果具有同质化袁同时个性化操作的空间是相对较小的袁容易浪费用户时间精力且得不到想要的结果等问

题援而推荐系统的优势远超搜索引擎袁用户是被动化接受可能需要的信息袁其核心是高精度的推荐算法袁当前

比较经典并应用较为广泛的算法是协同过滤算法援推荐系统

咱员暂

是缓解信息过载

咱圆暂

问题的一种方法袁可以有

效地对信息进行过滤和筛选袁在海量数据中找到符合用户需求的信息资源以主动的方式提供给用户袁而不是

通过用户搜索获取信息袁能够满足用户个性化需求援基于微信平台开发的小程序以即用即走尧方便快捷等优

势袁正在得到更多的应用用户和开发者的青睐援因此袁设计并实现一个基于微信小程序的图书推荐系统袁有着

重要的实用价值援本系统旨在为用户提供高效尧便利的阅读平台援系统通过用户的兴趣爱好选择以及阅读图

书浏览记录的历史行为袁为用户提供快速尧准确的图书推荐的个性化推荐图书袁提高用户的阅读兴趣袁同时降

员摇协同过滤推荐算法

员援员摇算法介绍

低了图书成本袁减少了资源的消耗及浪费袁做到了真正的环保低碳援

协同过滤算法

咱猿原源暂

基本思想是从用户渊哉泽藻则冤的历史行为数据中挖掘出使用者的喜好袁根据不同的喜好

向使用者推荐相似的物品援主要可分为两类院基于用户的协同过滤渊哉泽藻则鄄遭葬泽藻凿悦燥造造葬遭燥则葬贼蚤增藻云蚤造贼藻则蚤灶早冤和基于

项目的协同过滤

咱缘原远暂

渊陨贼藻皂鄄遭葬泽藻凿悦燥造造葬遭燥则葬贼蚤增藻云蚤造贼藻则蚤灶早冤袁哉泽藻鄄遭葬泽藻凿悦云是根据用户历史行为计算用户之间的

相似度袁为用户推荐与其喜好相同用户所喜欢的物品袁如图员所示曰陨贼藻皂鄄遭葬泽藻凿悦云是根据用户历史行为计算

物品之间的相似度袁为用户推荐与其之前喜欢物品相类似的物品袁如图圆所示援这两类算法都需要构建的用

收稿日期院圆园圆猿鄄园员鄄圆园

基金项目院山西省基础研究计划项目渊圆园圆员园猿园圆员圆源猿猿园冤袁忻州师范学院五台山文化生态研究院项目渊圆园圆园员猿猿员园员冤

第一作者简介院张摇静渊员怨苑愿原冤袁女袁山东寿光人袁讲师袁研究方向为计算机视觉尧深度学习尧计算机应用技术援

缘员

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户和项目的二元矩阵袁矩阵用来表示用户对项目的喜好程度袁通过协同用户与项目的二元矩阵数据预测用户

对其他项目的喜好程度构成推荐矩阵援

图员摇基于用户的协同过滤推荐

图圆摇基于项目的协同过滤推荐

摇摇推荐过程主要依赖于相似度的计算袁常用的几种计算方法有院

程度袁针对非线性数据会有误差援两组量相似性可表示为公式渊员冤援

泽蚤皂



曾袁赠



越

渊员冤皮尔森渊孕藻葬则泽燥灶冤相关系数院用来衡量两个数据集合是否在一条线上面袁可以反映两个变量线性相关

摇

摇摇其中袁陨

蚤躁

表示两个用户有过共同评分的项目袁砸

蚤袁曾

和砸

躁袁曾

分别表示用户对项目曾的评分袁砸

陨

和砸

允

分别表示

用户评分的平均值援

为渊圆冤援

渊圆冤余弦相似度院用向量空间中两个向量夹角的余弦值度量两个个体间差异的大小援相似度公式可表示

泽蚤皂



曾袁赠

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越

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渊砸

曾钥陨

蚤躁

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曾钥陨

蚤躁

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曾钥陨

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原砸

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圆

原原

原

渊员冤

摇

摇摇其中袁砸

曾袁蚤

和砸

赠袁蚤

袁分别表示用户曾和用户赠对项目蚤的评分援

衡量两个集合相似度的一种指标援相似度公式可表示为渊猿冤援

泽蚤皂



蚤袁躁



越

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灶

移

灶

蚤越员

圆

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砸

曾袁蚤

砸

赠袁蚤

摇

蚤越员

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灶

蚤越员

砸

圆

赠袁蚤

渊圆冤

渊猿冤杰卡德渊允葬糟糟葬则凿冤相似系数院通过计算两个集合粤和月交集元素的个数在粤尧月并集中所占的比例来

晕渊蚤冤疑晕渊躁冤

晕渊蚤冤胰晕渊躁冤

渊猿冤

摇摇其中袁晕渊蚤冤袁晕渊躁冤分别表示用户蚤和用户躁评分过的项目集合援

员援圆摇算法过程

根据实际情况袁本系统采用余弦相似度计算物品间的相似性从而实现个性化推荐援

协同过滤主要根据用户的现有评分为用户推荐项目援要分为以下两步

咱苑暂

院

矩阵及评分矩阵砸援矩阵列为用户哉袁行为项目或物品陨袁交叉对应的值为用户对某项目的评分袁评分根据推

荐比重以及行为次数得到袁如果用户未对项目评分则项目值设为园曰

渊圆冤使用评分矩阵砸袁计算物品之间的相似度矩阵杂曰

渊猿冤计算评分矩阵砸与相似度矩阵杂的乘积袁得出推荐矩阵曰

缘圆

渊员冤根据用户历史行为的评价数据以及行为在推荐过程中所占比重及评分袁构造系统整个空间的二维

渊源冤对已经推荐过或者进行过历史操作的物品进行过滤袁选出用户可能喜欢的晕个项目做出推荐援

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员援猿摇算法实例

员援猿援员摇评分矩阵

实例根据用户选择专业与浏览历史为用户推荐图书定义用户行为权重袁专业兴趣标注分类权重远园豫袁

最近浏览分类权重圆园豫袁最多浏览分类权重圆园豫援当前用户粤尧月尧悦对远本书籍的评分袁根据用户选择专业

以及浏览历史行为计算用户原物品的评分矩阵如表员所示援例如院用户粤浏览过图书员尧源尧缘袁图书圆为其标

员援猿援圆摇相似度矩阵

阵袁如表圆所示援

表员摇用户原物品评分矩阵砸

图书

员

圆

猿

源

缘

远

圆援园

远援园

圆援园

圆援园

园

园

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圆援园

园

园

圆援园

圆援园

园圆援园

愿援园

圆援园

园

园

园

悦图书

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圆

猿

源

缘

远

员

园援远苑

园援苑员

员

园

园援缘

员

表圆摇物品原物品相似度矩阵杂

园援远苑

员

园

园援远苑

园援猿圆

园援愿怨

圆

园援苑员

园

员

园

园

园援苑员

猿源

园援远苑

园援苑员

员

园

园援缘

员

缘

园援猿圆

园

园

园援苑员

员

园园援缘

园援缘

园援缘

员

远

注所选专业书籍援

根据用户原物品评分矩阵砸袁采用余弦相似度方法来计算物品间的相似性袁物品原物品的余弦相似度矩

园援愿怨

园援苑员

员援猿援猿摇推荐矩阵

根据用户的历史行为可以确定该用户阅读的书籍袁再通过书籍之间的相似度确定用户未浏览过的书袁哪

些有可能成为用户需要的书袁从而进行推荐援计算用户原物品评分矩阵砸与物品原物品的相似度矩阵杂的

员援猿援源摇过滤推荐矩阵

园袁如表源所示援

图书

员

圆

猿

源

缘

远

乘积得到推荐矩阵袁如表猿所示援

推荐矩阵对比评分矩阵袁对已经进行过推荐的物品进行过滤袁设置用户已经浏览尧查看等行为的元素为

表猿摇推荐矩阵

怨援园

粤

圆援猿源

源援源圆

圆援猿源

源援园缘

缘援圆

园

月

怨援远远

员园援愿圆

怨援远远

园

圆

圆援远愿

悦图书

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圆

猿

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缘

远

表源摇过滤推荐矩阵

粤

园

园

园

园

圆援猿源

园

园

园

园

圆援猿源

月悦

圆援远愿

园

园

园

圆

园

员园援源苑

圆援愿圆

怨援园圆

猿援猿员

怨援猿苑

圆援愿圆

猿援猿员

系统将给用户推荐与其之前喜欢物品相似的物品袁例

如院给粤用户推荐图书缘和猿袁如果数目过多可以按评分高

圆摇图书推荐系统的设计与实现

圆援员摇系统框架

小程序开发框架为开发者提供简单尧高效的方式在微

低排序袁选择排序前晕的图书援

信中开发具有原生粤孕孕体验的服务援酝陨晕粤框架是一款轻

巧的渐进式微信小程序框架袁框架分为两部分院视图层

渊灾蚤藻憎冤尧逻辑层渊粤责责杂藻则增蚤糟藻冤尧层间的数据传输和事件系

统

咱愿暂

援框架提供视图层语言宰载酝蕴和宰载杂杂袁以及基于

允葬增葬杂糟则蚤责贼的逻辑层援框架示意图如图猿所示袁第一部分为

页面视图层袁其中用宰载酝蕴文件搭建页面的基本视图结

构袁用宰载杂杂文件控制页面的表样式曰第二部分为粤责责

图猿摇微信小程序酝陨晕粤框架示意图

缘猿

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周期管理和页面路由援

圆援圆摇业务流程设计

杂藻则增蚤糟藻应用逻辑层袁该层提供页面渲染所需数据袁实现页面交互处理逻辑袁即实现数据管理尧网络通信尧生命

系统分为微信小程序客户端和后台管理系统袁用户登录客户端可以向用户实现个性化图书推荐袁点击图书

可阅读图书内容袁图书分类页面可以进行图书检索尧查看每个专业全部图书袁图书书架页面可以查看用户加

入书架的图书列表袁在我的页面用户可以看到最新的一条浏览记录尧可以修改注册时选择的专业兴趣标注尧

可以退出账号登录曰后台管理系统可以实现专业管理尧书籍管理以及用户管理援业务处理流程如图源所示援

圆援猿摇系统的实现

图源摇业务处理流程图

系统采用陨贼藻皂原遭葬泽藻凿悦云对用户进行图书的个性化推荐袁基本思想是预先根据用户的历史偏好数据计

算图书之间的相似性袁把与用户喜欢的图书相类似的图书推荐给用户袁若无历史数据则按用户注册是所选专

业进行随机推荐袁评分以用户的浏览记录以及选择的专业兴趣标注为基础进行图书推荐援

系统在微信开发者工具中采用原生框架酝陨晕粤进行前端开发袁以晕早蚤灶曾垣酝赠杂匝蕴垣孕匀孕为后台框架提供

服务支持援用户登录后可选择兴趣专业如图远所示袁第一次登录将进行随机推荐袁二次登录后根据兴趣专业

以及浏览书目进行推荐如图远所示袁系统内图书根据专业创建不同类别图书袁如图苑所示袁系统为每个用户

创建个人书架袁可将用户阅读书目加入书架方便以后阅读袁如图愿所示援

图缘摇专业兴趣标注图远摇图书推荐图苑摇图书分类图愿摇个人书架

猿摇结束语

本文设计并实现了基于微信小程序的图书推荐系统袁在本设计中利用了协同过滤技术进行推荐援推荐信

息结合了用户的历史浏览行为袁并通过兴趣专业选择一定程度上解决了冷启动问题袁得到个性化推荐结果援

在微信小程序中进行阅读袁易用又方便袁加入推荐功能更能提高用户阅读兴趣袁从而有效提高全民阅读率援系

缘源

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统将可以从两方面进行提高院员冤细化评分矩阵袁提取更多能体现用户兴趣的特征作为评分项袁目前特征提取

还是用人工标注的方法袁可以用深度学习提取特征对系统进行改进曰圆冤随着系统应用推广读者用户数据以

及图书数据都会迅速增长袁若系统读者用户评价量不足就会使得用户评价矩阵出现稀疏性进而影响推荐效

果援下一步将会采用矩阵分解

咱怨暂

技术袁分解用户原项目评分矩阵降为两个低秩矩阵袁利用分解后的矩阵进行

进一步的预测援

参考文献院

咱员暂于蒙袁何文涛袁周绪川袁等援推荐系统综述咱允辕韵蕴暂援计算机应用袁圆园圆圆渊远冤援

咱圆暂刘君良袁李晓光援个性化推荐系统技术进展咱允暂援计算机科学袁圆园圆园渊苑冤援

悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶耘造藻糟贼则燥灶蚤糟悦燥皂皂藻则糟藻袁粤悦酝袁圆园园园援

咱猿暂杂葬则憎葬则月袁运葬则赠责蚤泽郧袁运燥灶泽贼葬灶允袁藻贼葬造援粤灶葬造赠泽蚤泽燥枣则藻糟燥皂皂藻灶凿葬贼蚤燥灶葬造早燥则蚤贼澡皂泽枣燥则藻鄄糟燥皂皂藻则糟藻咱悦暂椅孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻圆灶凿粤悦酝

咱源暂赵俊逸袁庄福振袁敖翔袁何清袁蒋慧琴袁马岭援协同过滤推荐系统综述咱允暂援信息安全学报袁圆园圆员渊缘冤援

咱苑暂王亮援基于协同过滤技术的电子商务个性化系统研究咱阅暂援上海院华东师范大学袁圆园园愿援

咱愿暂吕清婷援基于微信小程序在测绘项目管理上的应用咱允暂援现代测绘袁圆园圆员渊远冤援

咱缘暂杨震袁司书勇袁李超阳援基于用户隐式兴趣模型的信息推荐咱允暂援山东大学学报渊理学版冤袁圆园员苑渊员冤援

咱远暂高斐袁陈德礼袁严涛援利用内容推荐和协同过滤算法实现个性化评估咱允暂援安徽大学学报渊自然科学版冤袁圆园圆圆渊圆冤援

咱怨暂东苗袁王启宗援基于矩阵分解和层次聚类的协同过滤推荐算法咱允暂援电子技术与软件工程袁圆园圆园渊员苑冤援

阅藻泽蚤早灶葬灶凿陨皂责造藻皂藻灶贼葬贼蚤燥灶燥枣月燥燥噪砸藻糟燥皂皂藻灶凿葬贼蚤燥灶杂赠泽贼藻皂月葬泽藻凿

燥灶宰藻悦澡葬贼酝蚤灶蚤孕则燥早则葬皂泽

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粤遭泽贼则葬糟贼院陨灶增蚤藻憎燥枣贼澡藻蚤灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶燥增藻则造燥葬凿糟葬怎泽藻凿遭赠贼澡藻则葬责蚤凿凿藻增藻造燥责皂藻灶贼燥枣凿葬贼葬泽贼燥则葬早藻贼藻糟澡灶燥造燥早赠袁怎泽藻则泽葬则藻

增蚤藻憎燥枣贼澡藻糟燥灶增藻灶蚤藻灶糟藻燥枣怎泽蚤灶早宰藻悦澡葬贼酝蚤灶蚤孕则燥早则葬皂泽袁贼澡蚤泽责葬责藻则怎泽藻泽贼澡藻陨贼藻皂鄄遭葬泽藻凿悦燥造造葬遭燥则葬贼蚤增藻云蚤造贼藻则蚤灶早砸藻糟鄄

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燥皂皂藻灶凿葬贼蚤燥灶粤造早燥则蚤贼澡皂贼燥凿藻泽蚤早灶葬灶凿凿藻增藻造燥责葬遭燥燥噪则藻糟燥皂皂藻灶凿葬贼蚤燥灶泽赠泽贼藻皂遭葬泽藻凿燥灶宰藻悦澡葬贼酝蚤灶蚤孕则燥早则葬皂泽援栽澡藻

缘缘

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