摘要：信息时代下，面对数据爆炸已是每日的常态。因而，如何快速的遇见自己的兴趣人物，这已经成为了用户获得有效社交的要面对的问题。因此，为帮助用户发现书友，本课题准备通过用户管理，使用推荐算法，为用户提供相似书友或书友的发现。

作为发现系统，本系统主要向用户提供了书友发现与推荐，系统获取用户自定义的爱好标签、阅读标签和导入的书籍评分。本系统使用协同过滤算法，通过计算余弦相似度，相似度高的书友会被系统推荐给用户。同时，系统也提供了简单的用户管理功能。在用户端，用户可以通过系统实现自己对书友的管理：在管理员端，可以实现对用户的增删改查功能，及时封禁不良用户。

-本系统使用前后端分离的开发方式。成果为一个可发布运行的网站，前端基于HTML、JavaScript、CSS编写，后端基于maven与Spring-boot。通过本系统，可以为用户更好的获取到自己感兴趣的书友。

关键词：书；书友；推荐；余弦相似度；协同过滤算法

目 录

摘 要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1 课题研究的目的和意义-1

1.2 研究内容与目标-1

第二章 相关技术及理论-3

2.1 Intellij IDEA开发环境-3

2.2 MySQL数据库概论-3

2.3 主流框架与技术介绍-3

2.3.1 Vue应用框架-4

2.3.2 HTML5概述-4

2.3.3 Spring-boot概述-5

2.3.4 Maven概述-5

第三章 书友发现系统需求分析-6

3.1 功能分析-6

3.1.1 书友推荐功能分析：-6

3.1.2 用户端功能分析-6

3.1.3管理员端功能模块-7

3.2数据需求分析-8

3.3系统用例分析-8

3.4 可行性分析-9

第四章 书友发现系统的总体设计-10

4.1系统结构分析-10

4.2系统总体结构设计-10

4.3 数据库结构设计-11

第五章 书友发现系统详细设计-14

5.1书友推荐及算法实现原理-15

5.1.1 基于用户的协同过滤算法（CF）介绍：-16

5.1.2 基于用户的协同过滤算法（CF）中的余弦相似度介绍：-17

5.1.3 根据基于用户的协同过滤算法的书友推荐思路-18

5.1.4 推荐核心代码部分实现-18

5.2登录页面设计-21

5.3 管理员信息显示与展示-22

5.3.1首页信息展示-22

5.3.2 用户管理页面展示-24

5.4用户信息显示与展示-27

5.4.1首页信息展示-27

5.4.2 所有书友-28

5.4.3个人信息-29

5.4.4书友推荐-31

第六章 系统的实施与测试-33

6.1系统实施-33

6.2系统测试-33

6.2.1登录测试-33

6.2.2书友推荐测试-35

6.2.3导入功能测试-36

第七章 总结与展望-38

7.1项目总结-38

7.2项目展望-39

参考文献-40

致  谢-41