【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧图书馆，具体为一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统及推荐方法。
技术介绍
1、大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，图书馆是搜集、整理、收藏图书资料供人阅览、参考的机构；进入大数据时代，图书馆可将传统的书籍、资料数字化，通过互联网向读者提供，每个人在手机端搜索即可通过数字图书馆检索到丰富的文化资源。
2、基于现有技术的检索可知，用户在智慧图书馆中检索图书时，需要用到专门的检索系统进行搜索，但是普遍的检索系统仅对馆藏书的热度进行分类，将热度高的在检索界面推荐给用户，这种方式由于缺少对用户个人习惯分析功能，难以根据不同的用户的阅读习惯，进行个性化推荐，用户的阅读兴趣难以保持，使用不便。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统及推荐方法，具备了可以对用户进行个性化推荐，保持用户阅读兴趣的效果，解决了上述
技术介绍
中所提到的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下基于大数据的智慧图书馆图书推荐方法，包括以下步骤：
3、s1：图书管理：管理人员通过图书管理模块将书库内的书籍信息进行录入整理，新书展示在新书推荐板块中，
4、s2：用户注册：用户通过用户信息填写板块输入个人相关信息，系统自动分析用户的阅读兴趣；
5、s3：用户登录：通过平台登录验证模块登录个人账户，记
6、s4：段位显示：根据用户的实际借阅量判定用户的阅读段位，显示在段位判断板块中，激励用户保持阅读习惯；
7、s5：刷新推荐：将段位判断板块数据与阅读兴趣数据结合，来调控图书推荐模块的推荐刷新频率，提升使用体验。
8、本专利技术还提供如下技术方案：一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，包括平台注册模块、平台登录验证模块、图书推荐模块和返回首页模块，还包括图书管理模块；
9、所述平台注册模块包括用户信息填写板块、账号生成板块以及密码设置板块，所述平台登录验证模块包括账号输入板块、密码输入板块、登录频率记录板块以及段位判断板块，所述图书管理模块包括书籍信息录入板块以及新书推荐板块；
10、管理人员通过所述图书管理模块将书库内的书籍信息进行录入整理，合适的书籍展示在所述图书推荐模块中，用户在注册时通过所述用户信息填写板块输入个人相关信息，首先根据所填写的数据分析用户的阅读兴趣相关数据，根据所分析出的阅读兴趣，在界面中的所述图书推荐模块中推送相应类别书籍，在所述平台登录验证模块登录时，记录一次用户的登录数据以更新用户的阅读段位，将用户的阅读段位数据发送至所述段位判断板块中，随后将所述段位判断板块数据与阅读兴趣数据结合，来控制所述图书推荐模块的推荐刷新频率。
11、可选的，所述书籍信息录入板块包括展示单元与信息归纳单元；
12、所述展示单元包括国籍类别、形式类别、篇幅类别、当前热门，所述篇幅类别包括短篇与长篇；
13、所述国籍类别包括中国文学与外国文学，所述形式类别包括散文、小说、工具书籍、摄影绘画、专业书籍以及儿童读物；
14、所述专业书籍包括体育类，政治类，经济类，文化类，法律类，教育类，天文地理类，生物医学类。
15、可选的，所述信息归纳单元包括书籍篇幅与内容类别，所述书籍篇幅包括长篇文学类与短篇文学类，所述内容类别包括小说类以及专业类。
16、可选的，所述用户信息填写板块包括性别、年龄、专业、兴趣程度、年平均阅读时间以及初步判断。
17、可选的，所述兴趣程度包括浓厚与一般，用户可根据自我评估，预先选择自我认同的阅读兴趣，可记录在个人数据中。
18、可选的，所述段位判断板块包括登录频率数据和借阅量数据，所述登录频率数据由单位时间数据和登录次数数据组成。
19、可选的，所述段位判断板块由萌新阶段，学员阶段，学士阶段，学者阶段组成。
20、可选的，还包括分享模块，所述分享模块包括优秀，良好以及一般，所述分享模块的数据记录在用户独立数据中。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
22、一、本专利技术首先可通过管理员对书库内的书籍信息进行整理，再按照书籍篇幅与内容类别两类将藏书分为四个集合，根据用户填写的个人信息进行阅读兴趣判断，从不同的集合中随机推荐书目至图书推荐模块中，达到了针对性更强，推荐更加个性化的效果，方便保持用户的阅读兴趣。
23、二、本专利技术通过登录频率记录板块与段位判断板块的设置，可结合用户的登录频率数据和借阅量数据，判定出用户的阅读段位，可以达到激励用户持续阅读的效果。
24、三、本专利技术可将用户的阅读段位与阅读兴趣相结合，来控制图书推荐模块的刷新频率，使得用户使用此系统越频繁，图书推荐模块3的每月刷新频率越快，从而给用户展现更多的推荐内容，进一步保持用户的阅读兴趣。
25、四、本专利技术通过分享模块的设置，使得用户在阅读完成后，可对积累的已阅书籍进行评分，扩展整体使用功能，进一步优化用户的使用体验。
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1.一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：包括平台注册模块(1)、平台登录验证模块(2)、图书推荐模块(3)和返回首页模块(4)，还包括图书管理模块(5)。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：所述兴趣程度(48)包括浓厚(51)与一般(52)，用户可根据自我评估，预先选择自我认同的阅读兴趣，可记录在个人数据中。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：所述段位判断板块(12)包括登录频率数据(53)和借阅量数据(54)，所述登录频率数据(53)由单位时间数据和登录次数数据组成；
6.根据权利要求5所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：所述段位判断板块(12)由萌新阶段(55)，学员阶段(56)，学士阶段(57)，学者阶段(58)组成。
7.根据权利要求3-6中任意一项
8.根据权利要求7所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：还包括分享模块(59)，所述分享模块(59)包括优秀(60)，良好(61)以及一般(62)，所述分享模块(59)的数据记录在用户独立数据中。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.一种基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：包括平台注册模块(1)、平台登录验证模块(2)、图书推荐模块(3)和返回首页模块(4)，还包括图书管理模块(5)。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：所述兴趣程度(48)包括浓厚(51)与一般(52)，用户可根据自我评估，预先选择自我认同的阅读兴趣，可记录在个人数据中。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧图书馆图书推荐系统，其特征在于：所述段...
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