摘要
随着互联网技术的快速发展和数字化阅读的普及，图书推荐系统在提升用户体验和满足个性化需求方面发挥着重要作用。传统的图书推荐系统往往存在推荐精度不高、响应速度慢、用户体验不佳等问题，难以满足现代读者的多样化需求。个性化推荐系统通过分析用户的阅读习惯、偏好和历史行为数据，能够更精准地推荐符合用户兴趣的图书，从而提高用户满意度和平台粘性。关键词：图书推荐系统、个性化推荐、用户体验、数字化阅读、用户行为分析。
本系统采用前后端分离架构，结合SpringBoot、Vue.js、MyBatis和MySQL等技术实现。前端使用Vue.js框架构建动态交互界面，后端基于SpringBoot提供高效稳定的API服务，数据持久化通过MyBatis与MySQL完成。系统功能包括用户注册登录、图书分类浏览、个性化推荐算法（如协同过滤和内容推荐）、用户行为记录与分析、以及后台管理模块。关键词：前后端分离、SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤、内容推荐、后台管理。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表存储用户注册及登录所需的基本信息，用户编号是该表的主键，注册时间通过函数自动生成。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户编号，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后登录时间 |
| preference_tags | TEXT | 用户偏好标签 |
图书信息数据表
图书信息数据表存储图书的基本信息和分类标签，图书编号是该表的主键，上架时间通过函数自动生成。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| book_id | BIGINT | 图书编号，主键 |
| title | VARCHAR(100) | 图书标题 |
| author | VARCHAR(50) | 作者 |
| publish_date | DATE | 出版日期 |
| category | VARCHAR(50) | 图书分类 |
| cover_url | VARCHAR(255) | 封面图片链接 |
| description | TEXT | 图书简介 |
| shelf_time | DATETIME | 上架时间 |
用户行为记录数据表
用户行为记录数据表存储用户的浏览、收藏和评分行为，行为编号是该表的主键，记录时间通过函数自动生成。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为编号，主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户编号 |
| book_id | BIGINT | 关联图书编号 |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/收藏/评分） |
| rating | FLOAT | 用户评分（1-5） |
| record_time | DATETIME | 行为记录时间 |
博主介绍：
🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。
系统介绍：
开源免费分享前后端分离图书个性化推荐系统系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！
