一、图书管理系统的设计及常见问题的处理（论文文献综述）
王晶[1]（2021）在《基于数字化技术的现代图书管理研究》文中研究表明随着网络技术的不断成熟,数字化技术逐渐渗透到现实生活的多个方面。数字化技术的理念与图书管理的理念相契合,利用数字化技术可实现图书管理信息价值链的联通。但是基于数字化技术的图书管理平台系统的构建在未来发展中仍旧面临着很多的问题与风险,本文基于数字化技术视角简述了图书管理系统的构建,进而对图书管理系统构建的应用进行了深入的探究,针对图书管理平台构建中存在的风险提出相应的发展策略。
刘磊[2]（2021）在《基于中文图书自动分类的图书管理系统的研究与实现》文中研究说明
何芸[3]（2020）在《基于移动AR的情景敏感图书馆管理系统研究》文中进行了进一步梳理将移动AR和基于代理的情景感知技术结合起来,对图书馆管理是一个新的尝试,能够为基于情景敏感的图书管理提供解决方案。本文将移动AR与代理技术相结合,提出其在图书馆领域的应用架构,运用Android、VuforiaSDK、JADE等工具研究该架构的具体实现,并对架构中移动AR、情景敏感代理和用于排架、查询和动态情景更新的算法进行剖析。与当前图书管理系统相比,该系统使得服务与管理更泛在、更容易以及更智能。通过进一步的修改,这个系统可以有效地执行当前真实世界中图书馆繁重的图书管理任务。
刘丹[4]（2020）在《中职数据库课程的教学设计与开发 ——以图书馆图书管理系统为例》文中进行了进一步梳理在互联网技术的促进作用下,自动化、智能化技术迅速应用于各行各业,尤其是以信息科学技术为代表的现代先进科学技术,迅速改变了社会的面貌、居民的生活方式。基于此背景下,计算机相关的专业技术人才成为社会、企业未来发展的关键。数据库技术作为计算机科学的分支之一,是高等院校乃至中职学校计算机专业的必修课程。但就中职学校数据库课程的教学现状来看仍存在诸多问题,包括课程内容陈旧,更新相对滞后;课程设计缺少创新精神,难以提升学生的学生兴趣;教学偏重理论知识忽视实践操作,削弱了学生知识实际应用能力等。针对以上问题,本文首先以教学设计理论与建构主义学习理论为数据库课程的教学开发设计的理论基础,同时结合中职学校数据库教学的实际情况,根据教师问卷调研结果,找出了当前中职学校教师在网络教学、教学资源投入等方面的不足。然后以图书馆图书管理系统为案例,确定了数据库课程教学开发设计六项的基本原则,通过对职校数据库课程的教学目标,运用需求分析、逻辑设计、物理设计以及实现维护等四个阶段开展图书馆图书管理系统的数据库课程教学设计,最后以图书管理系统借阅、图书归还功能的数据库设计为案例展开数据库教学的课程设计,通过教学实践并以问卷调查的方式调研学生对课堂教学效果的反馈。结果表明,采用图书管理系统的数据库课程在加深学生对数据库理论知识理解程度的同时,也锻炼了学生的团队协作能力、解决问题能力以及理论实践应用能力。学生的学习兴趣、学习积极性得到提升,且普遍认可数据库课程的形式和内容。
曾乔美旭[5]（2020）在《基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究》文中研究表明在网络信息时代,传统的图书馆借阅管理服务受到技术的影响及用户需求的挑战。高校学生的学习生活离不开借阅纸质书籍,然而传统化的高校图书馆借阅服务已经不能满足网络化与数据化的新要求,为更好地转变与开拓新型管理服务模式,顺应时代发展,实现高校图书馆智能化、精准化和网络化的管理服务模式,成为当前重要的理论研究议题及亟待解决的实际问题。在移动互联的背景下,为了提高高校图书馆借阅管理服务的高效,满足高校学生借阅书籍个性化精准推荐的需求,本文应用基于协同过滤个性化推荐算法,进行高校图书馆借阅APP设计研究。在技术层面上,应用协同过滤算法,实现为用户进行多方面的个性化内容推荐,减少并解决用户在选择书籍过程中所遇到的困难,提高借阅精准化与个性化需要的高效率及达成度。本设计的最终展现形式为应用程序。以协同过滤算法为本设计的核心技术进行图书推荐,采用MVC开发模式并运用J2EE和Spark框架实现本设计,通过用户借阅书籍的记录及个人信息在数据库中匹配出合适的书籍,进一步完成个性化图书推荐;结合产品多元化原则、人性化个性原则、趣味性原则等,完成视觉界面设计。设计实现了数据化、智能化、个性化的目标,提高图书馆借阅管理服务的效率及功能完善,丰富互动参与的借阅体验。本设计采用问卷调查法,分别从用户的情感体验、视觉体验、交互体验以及用户体验等多层面进行调查,通过用户对本设计体验感是否良好的结果,及时完善设计功能,推进高校图书馆借阅管理服务模式的数字化建设与创新发展。综上所述,高校图书馆借阅APP设计是一个以个性化推荐促进以用户为中心的服务管理机制,提升高校图书馆服务数字化、智能化发展,引导及重塑受众阅读纸质书籍理念,拓展传统图书馆管理模式向数字化方向延展,强化用户交互新体验,为高校图书馆管理服务提供创新路径与发展模式。
方炜[6]（2019）在《基于Python的图书采购查重系统的设计与实现》文中研究说明查重是文献资源建设的关键环节,也是一项费时费力的工作。目前业界出现了多种查重方法和查重系统,各有优劣。通过分析常见的3种查重方法和系统的应用效果,针对其不足之处,设计了一套基于Python语言以及PyQt工具包的图书采购查重系统,以支持包括Excel、MARC等多种类型的文件,其优点是可以读取超大文件,自定义比对项,设置模糊匹配,且易于安装部署,可以充分满足查重需求,提高采访效率。
乔笑[7]（2020）在《面向智能书柜的书脊检测与识别关键技术研究与实现》文中进行了进一步梳理随着人工智能的快速发展,为了降低人工成本,图书的智能化管理是一个重要研究方向。本文面向智能书柜这一应用,其功能是通过对书脊的检测与识别方式完成图书的自助借还。现有书脊检测与识别方法主要有基于RFID技术的识别和基于图像文字识别两种,但是RFID技术存在较高的硬件成本问题,而基于图像文字识别的方法又存在识别准确率低的问题。不同于以上两种方法,尤其不同于基于图像文字识别的方法,本文将书脊检测与识别问题转换成基于实例分割的书脊检测、书脊图像特征提取和检索来解决,在速度和精度上取得了良好的书脊检测与识别效果。具体内容如下:（1）设计并实现了基于深度学习实例分割的书脊检测方法。在COCO数据集预训练得到的Mask R-CNN实例分割模型的基础上,采用迁移学习的思想,使用自建的数据集对该网络再次训练;针对存在相同倾斜角度的书脊,采用霍夫变换直线检测进行校正;对具有不同倾斜角度的书脊,提出了基于多旋转的Mask R-CNN书脊检测模型,提高了算法的精确度和鲁棒性;为了提高书脊检测效率,改进了区域建议网络,使用K-Means算法结果设计了适合的书脊anchor比例。实验证明本文方法较以往书脊检测方法效果有明显改善。（2）研究并实现了一种基于CUDA框架下的SIFT特征点提取方法,解决了CPU下SIFT实效性差的缺点。分析了SIFT算法的可并行度,并设计了CUDA框架下SIFT执行流程;分析并对比了GPU和CPU两种环境下实现SIFT算法的差异性。实验证明该方法对比CPU的SIFT算法实现,在特征提取上速度行有10倍以上的提升。（3）提出了一种基于SIFT图像特征编码与检索书脊识别方法。研究并分析了VLAD（Vector of Locally Aggregated Descriptors）、FV（Fisher Vector）和BOF（Bag of features）三种编码算法之间的差异性。针对编码后特征向量维度较高问题,利用主成分分析实现特征的降维,以减少特征的冗余;为了提高检索效率,使用了基于局部敏感哈希检索算法,并通过实验选择出了该算法的最优参数;实验对比了不同特征编码、检索算法与特征表示对书脊识别率的影响,证明本文方法较其他基于图像特征检索的书脊识别方法的性能和效率方面均有明显改善。（4）设计并实现了面向智能书柜的无人图书管理系统。分析并设计了该系统的总体架构和数据模型;基于C/S架构,实现了面向移动端用户的APP与Windows端书脊检测与识别算法验证程序,提供给用户无感知的借还书籍体验,方便了管理员对该系统信息的管理。
施林[8]（2019）在《基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统》文中研究指明随着电子商务的普及和流行,网络购物成为生活中不可或缺的一部分。课题设计并开发适合当前环境下的一套具有自动推荐功能的网上图书订购系统,以满足用户对于网上图书查询、订购、浏览等多个需求,为用户提供准确、及时的图书信息与方便、快捷的购买渠道。对新用户和老用户自动推荐问题采取了基于群体性行为和基于用户记录相结合的推荐方式,用户通过网站可以了解热销图书和优惠图书,同时了解作者、价格、出版社等图书信息,从而在最短的时间内找到自己喜欢并且适合自己的图书。对经典自动推荐算法进行了调查、比较和分析,并进行了算法设计。对所用的推荐算法进行了说明、解释和举例,并且分析了用户需求和网上图书订购系统的功能E-R图,通过具体的表设计对系统数据库进行设计和解释,而且通过各模块的模块图、流程图、方法调用流程图以及各个功能的演示展示了系统各模块功能的实现。本系统是在Java EE环境下使用Java语言开发的,基本实现了用户注册、登录,浏览、搜索功能,图书的自动推荐、购买功能,管理员对用户、图书、订单、权限的管理功能。系统以Struts框架结合Spring框架为基础进行开发,具有一定的实用价值。Struts框架和Spring框架为本网上图书订购系统提供了现成的框架,而且Struts框架提供了全套的MVC模式的代码,使系统具有更高的开发效率。
陈珍婷[9]（2019）在《数据挖掘技术在中小学图书借阅管理中的应用》文中认为互联网的快速发展使得信息呈现碎片化、爆炸化式发展。虽然信息技术给人们的学习、工作、生活等各方面带来巨大的便利,但是如何在海量的信息中有效地利用信息资源成为热点问题。我国中小学响应国家号召,在图书馆的建设方面已取得丰硕成果,但在大数据技术的应用上还存在不足。本文旨在图书借阅管理中,通过数据挖掘技术,实现个性化图书推荐等服务,以满足当下学生以及教职工的个性化图书借阅需求,将有助于进一步提升中小学图书馆的信息化系统的技术应用水平,对深化信息化技术改革具有重要的研究意义。基于以上应用背景,本文对目前中小学图书借阅管理和图书推荐进行了调研、分析、总结,并结合个人工作经验,基于数据挖掘以及个性化推荐等相关技术,对中小学图书个性化推荐系统进行了需求分析、总体架构设计、功能模块设计、工作流程设计、数据库设计。针对中小学图书馆的读者属性特征,系统的功能模块除了个性化推荐图书书单,还增加了校长推荐图书书单、借阅排行榜、新书推荐书单,实现推荐书单丰富多样化。本文实现了基于用户、基于项目的协同过滤推荐算法设计以及矩阵分解的推荐算法设计,对推荐算法进行实验以及实验结果分析,最终选择效果最佳的算法实现图书个性化推荐原型系统并集成于学校的图书馆借阅管理系统,并对系统进行了功能和性能测试。
李田甜[10]（2019）在《基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现》文中认为近年来,信息技术的快速发展逐渐取代了传统的管理模式,各行各业信息化管理正在进行着前所未有的转型升级。在此背景下,图书馆管理信息化的进程也在逐步完善,数字化图书馆以其方便快捷的文献检索方式、个性化推荐等特色服务深受广大读者的厚爱。随着图书馆藏书数目及电子书目的日益增多,传统的图书馆管理模式普遍存在图书信息推荐体验感差的问题,读者面对各式各样的书目短时间内很难找到感兴趣的图书。如何运用信息化的技术和方法,构建合理有效的图书馆个性化推荐服务,为读者提供方便快捷的阅读体验感,现已成为目前数字化图书馆管理建设的热点研究。本文以标签这个元素为基础提出了一种个性化标签协同过滤算法,目的是为用户提供方便快捷的图书推荐服务,首先,个性化标签协同过滤算法根据用户给书籍打标签的行为建立用户-标签-书籍三维关系。使用TF-IDF加权技术分别计算用户-标签和标签-书籍的二维关系关联度,结合两个关联度构建用户兴趣模型。然后,依据两个书籍被用户标记同一标签的次数越多两本书就越相似的原则,运用Tanimoto系数计算书籍的相似度,系数值越大,证明两本书之间越相似。最后,运用预测公式得出用户对书籍的兴趣度,并根据兴趣度排名为用户推荐书籍,提高读者的阅读效率。在上述个性化标签协同过滤算法的基础上,根据前期的需求分析和系统设计,采用Eclipse、SQL Server、SSH等技术,开发了一套图书推荐系统。该系统共分为九大功能模块,包括用户注册功能、用户登录功能、图书推荐功能、书籍详情模块、热门榜单模块、数字资源模块、书籍搜索功能、我的图书馆模块和管理员模块。本文旨在为图书的个性化推荐过程提供更加智能的分析,对提高读者个性化图书推荐的体验感、快速获取感兴趣图书信息的过程具有重要的研究意义,进而促使数字化图书馆建设朝更加智能化的方向发展。
二、图书管理系统的设计及常见问题的处理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、图书管理系统的设计及常见问题的处理（论文提纲范文）
（1）基于数字化技术的现代图书管理研究（论文提纲范文）
| 一、基于数字化技术的图书管理系统应用 |
| 二、现代图书管理存在的问题及应对策略 |
| (一)现代图书管理存在的问题 |
| (二)现代图书管理的应对策略 |
| 三、图书管理系统设计 |
| (一)图书流通系统 |
| (二)图书借阅系统 |
| (三)信用系统 |
| 结语 |
（3）基于移动AR的情景敏感图书馆管理系统研究（论文提纲范文）
| 0引文 |
| 1 技术背景与研究现状 |
| 1.1 移动AR（增强现实） |
| 1.2 情景敏感代理 |
| 2 基于移动AR的情景敏感图书管理的系统架构 |
| 2.1 架构组成 |
| 2.2 架构分析 |
| 2.2.1移动增强现实（AR) |
| 2.2.2情景敏感代理 |
| 2.2.3输出视觉提示 |
| 2.2.4动态提示更新 |
| 3 基于移动AR的情景敏感图书管理的主要算法 |
| 3.1 图书排架算法 |
| 3.2 情景敏感算法 |
| 3.3 图书查询算法 |
| 4 基于移动AR的情景敏感图书管理的优势 |
| 4.1 智能手机使得服务与管理更泛在 |
| 4.2 视觉提示使得服务与管理更容易 |
| 4.3 情景敏感使得服务与管理更智能 |
| 5 结论 |
（4）中职数据库课程的教学设计与开发 ——以图书馆图书管理系统为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 创新点 |
| 第二章 教学课程的开发需求和理论基础 |
| 2.1 教学课程的开发需求 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 教学设计理论 |
| 2.2.2 建构主义学习理论 |
| 第三章 中职学校数据库课程教学现状调查 |
| 3.1 教师基于网络的教学能力及信息化水平 |
| 3.1.1 教师基于网络的教学能力 |
| 3.1.2 教师的信息化水平 |
| 3.1.3 教师数据库教学工具现状 |
| 3.2 中职学校数据库课程教学的管理现状 |
| 3.2.1 中职学校数据库教学硬件配备情况 |
| 3.2.2 中职学校数据库教学培训现状 |
| 3.3 中职学校数据库课程教学的实施现状及影响因素 |
| 3.3.1 中职学校数据库课程教学的实施现状 |
| 3.3.2 中职学校数据库课程教学的实施影响因素 |
| 第四章 中职学校数据库课程教学课程开发——以图书馆管理系统为例 |
| 4.1 课程开发原则 |
| 4.2 实施目标和主要流程 |
| 4.2.1 实施目标 |
| 4.2.2 数据库课程教学设计流程 |
| 4.3 中职学校数据库教学课程设计 |
| 4.3.1 课程设计 |
| 4.3.2 教学过程 |
| 4.4 实施效果分析 |
| 4.4.1 学生教学反馈 |
| 4.4.2 学生接受度反馈 |
| 第五章 结论与反思 |
| 5.1 中职学校数据库课程教学应充分考虑学生的实际和特点 |
| 5.1.1 讲与练相结合 |
| 5.1.2 课后总结 |
| 5.2 中职学校数据库课程教学要符合职业教育的特点 |
| 5.3 讨论反思 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内高校图书馆借阅管理的研究现状综述 |
| 1.2.2 国外高校图书馆借阅管理的研究现状综述 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP的可行性 |
| 2.1 高校图书馆借阅APP用户需求分析 |
| 2.1.1 高校图书馆管理现状及问题 |
| 2.1.2 高校图书馆APP个性化推荐的作用 |
| 2.1.3 高校图书馆借阅APP用户使用行为及需求分析 |
| 2.2 高校图书馆借阅APP设计原则 |
| 2.2.1 内容多元化原则 |
| 2.2.2 人性化个性推荐原则 |
| 2.2.3 面对情感需求的趣味性原则 |
| 2.3 高校图书馆借阅APP设计研究的技术支撑 |
| 2.3.1 推荐算法实现的指标 |
| 2.3.2 基于协同过滤推荐算法的书籍推荐可行性 |
| 2.3.3 基于协同过滤推荐算法的书籍推荐流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP的设计 |
| 3.1 高校图书馆借阅APP界面视觉设计 |
| 3.1.1 高校图书馆借阅APP界面的布局设计 |
| 3.1.2 高校图书馆借阅APP界面色彩运用设计 |
| 3.1.3 高校图书馆借阅APP界面按钮图标设计 |
| 3.2 高校图书馆借阅APP功能模块设计 |
| 3.2.1 图书推荐主题模块设计 |
| 3.2.2 好友模块设计 |
| 3.2.3 VR地图模块设计 |
| 3.2.4 个人中心模块设计 |
| 3.3 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP实现方式 |
| 3.3.1 开发模式和框架的选择 |
| 3.3.2 系统功能的实现 |
| 3.3.3 MYSQL数据库的设计 |
| 3.3.4 Andriod开发环境 |
| 3.3.5 VR实景地图展示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计用户体验及效果评估 |
| 4.1 高校图书馆借阅APP的用户体验测试 |
| 4.1.1 用户体验要素划分 |
| 4.1.2 用户体验测试内容设计 |
| 4.1.3 用户体验测试实施过程 |
| 4.2 高校图书馆借阅APP的用户体验结果分析 |
| 4.2.1 视觉体验结果分析 |
| 4.2.2 内容体验结果分析 |
| 4.2.3 交互体验结果分析 |
| 4.2.4 情感体验结果分析 |
| 4.3 高校图书馆借阅APP设计的价值意义 |
| 4.3.1 个性化推荐促进以用户为中心的服务管理模式 |
| 4.3.2 促进高校图书馆数字化、智能化管理发展 |
| 4.3.3 引导及重塑受众阅读纸质书籍理念 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 附录1 高校图书馆借阅App设计问卷调查 |
| 附录2 工大云读APP用户体验测试调查表 |
| 致谢 |
（6）基于Python的图书采购查重系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 1 常见查重方式及对比 |
| 1.1 常见查重方式 |
| 1.2 查重方式优劣对比 |
| 1.2.1 图书管理系统 |
| 1.2.2 工具系统 |
| 1.2.3 人工比对 |
| 2 系统设计 |
| 2.1 方案选定 |
| 2.2 整体工作流程设计 |
| 2.3 系统功能设计 |
| 2.3.1 文件读取 |
| 2.3.2 解析字段 |
| 2.3.3 比对查重 |
| 2.3.4 输出结果 |
| 3 系统功能实现 |
| 3.1 文件读取 |
| 3.2 字段读取 |
| 3.3 比对查重 |
| 3.4 结果输出 |
| 3.5 用户交互界面 |
| 4 结语 |
（7）面向智能书柜的书脊检测与识别关键技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于RFID标签的书籍检测与识别 |
| 1.2.2 基于视觉的书脊检测与识别 |
| 1.3 关键技术现状 |
| 1.3.1 基于深度学习的图像分割 |
| 1.3.2 图像特征提取 |
| 1.4 论文主要内容与章节安排 |
| 2 基于Mask RCNN实例分割的书脊检测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Mask RCNN网络模型 |
| 2.2.1 区域建议网络 |
| 2.2.2 RoI Align算法 |
| 2.3 基于Mask R-CNN实例分割的书脊检测方法 |
| 2.3.1 区域建议网络的调整 |
| 2.3.2 数据集制作与训练 |
| 2.3.3 基于霍夫线变换的书脊实例分割算法 |
| 2.3.4 基于多旋转的书脊实例分割算法 |
| 2.4 实验设计与结果分析 |
| 2.4.1 实验环境配置 |
| 2.4.2 实验评价指标 |
| 2.4.3 实验结果与分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于CUDA实现加速SIFT的书脊图像特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SIFT算法原理基础 |
| 3.3 基于CUDA的SIFT特征点提取与匹配 |
| 3.3.1 CUDA架构简介 |
| 3.3.2 SIFT算法的可并行度分析 |
| 3.3.3 CUDA实现SIFT加速化 |
| 3.4 实验设计与结果分析 |
| 3.4.1 特征点定位精度 |
| 3.4.2 特征提取与匹配 |
| 3.5 小结 |
| 4 一种SIFT图像特征编码与检索的书脊识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于VLAD的SIFT特征编码 |
| 4.2.1 VLAD理论基础 |
| 4.2.2 分析对比其他编码算法 |
| 4.2.3 VLAD特征的PCA与实验 |
| 4.3 基于局部敏感哈希的检索算法 |
| 4.3.1 LSH概述 |
| 4.3.2 LSH关键参数分析与实验 |
| 4.4 实验设计与结果分析 |
| 4.4.1 主要实验 |
| 4.4.2 消融实验 |
| 4.5 小结 |
| 5 面向智能书柜的图书管理系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 需求概述 |
| 5.3 应用现状与本文方案 |
| 5.3.1 应用现状 |
| 5.3.2 本文方案 |
| 5.4 系统总体设计 |
| 5.4.1 数据模型 |
| 5.4.2 系统相关技术 |
| 5.5 系统功能业务模块设计 |
| 5.5.1 业务模块主要组成 |
| 5.5.2 书脊检测和识别验证模块 |
| 5.5.3 查询检索模块 |
| 5.5.4 陈列图书模块 |
| 5.5.5 借还图书模块 |
| 5.5.6 共享书籍模块 |
| 5.6 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 存在问题与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 研究工作的现状 |
| 1.3 研究工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 信息自动推荐与相关技术 |
| 2.1 经典自动推荐算法 |
| 2.1.1 基于规则的信息推荐算法 |
| 2.1.2 基于内容的信息推荐算法 |
| 2.1.3 基于协同过滤的信息推荐算法 |
| 2.2 推荐算法的研究现状 |
| 2.3 系统架构设计 |
| 2.4 开发技术 |
| 2.4.1 Struts框架 |
| 2.4.2 Spring框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于浏览信息的推荐算法 |
| 3.1 收集用户浏览信息 |
| 3.1.1 用户浏览信息 |
| 3.1.2 用户信息 |
| 3.2 查询的相似度比较 |
| 3.2.1 基于向量空间模型的查询的相似度比较算法 |
| 3.2.2 阈值的设定 |
| 3.3 文本资源的相似度分析 |
| 3.3.1 中文分词 |
| 3.3.2 去停用词 |
| 3.3.3 文本相似度计算 |
| 3.3.4 文档的向量表示 |
| 3.3.5 关键词与文档的相关性 |
| 3.4 算法设计 |
| 3.4.1 共享模块设计 |
| 3.4.2 推荐算法Recommend1 |
| 3.4.3 推荐算法Recommend2 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统分析与设计 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 用户部分 |
| 4.2.2 管理员部分 |
| 4.3 系统功能模块划分 |
| 4.3.1 用户注册、登录模块 |
| 4.3.2 商品浏览、搜索、推荐模块 |
| 4.3.3 购物车模块 |
| 4.3.4 管理员登录模块 |
| 4.3.5 商品管理模块 |
| 4.3.6 权限管理模块 |
| 4.3.7 订单管理模块 |
| 4.3.8 用户信息管理 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 Oracle数据库特点 |
| 4.4.2 数据库的概念结构设计 |
| 4.4.3 主要的数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 具有推荐功能的系统实现 |
| 5.1 用户注册、登录实现 |
| 5.1.1 用户注册 |
| 5.1.2 用户登录 |
| 5.1.3 游客登录 |
| 5.2 商品浏览、搜索实现 |
| 5.2.1 商品浏览 |
| 5.2.2 搜索功能 |
| 5.2.3 商品具体信息查看 |
| 5.3 购物车实现 |
| 5.3.1 购买功能 |
| 5.3.2 购物车查看 |
| 5.3.3 购物车商品删除 |
| 5.3.4 订单提交 |
| 5.4 权限管理实现 |
| 5.4.1 显示权限 |
| 5.4.2 删除权限 |
| 5.4.3 增加权限 |
| 5.4.4 修改权限 |
| 5.4.5 权限分配 |
| 5.5 商品管理实现 |
| 5.5.1 图书管理显示 |
| 5.5.2 图书增加 |
| 5.5.3 图书修改 |
| 5.5.4 图书删除 |
| 5.6 商品类别管理实现 |
| 5.6.1 图书类别管理显示 |
| 5.6.2 图书类别增加 |
| 5.6.3 图书类别修改 |
| 5.6.4 图书类别删除 |
| 5.7 退出页面模块实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间本人的研究成果 |
| 致谢 |
（9）数据挖掘技术在中小学图书借阅管理中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 图书馆信息化建设的需要 |
| 1.2.2 满足人们个性化信息需求 |
| 1.2.3 提升资源利用率 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术与理论 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.1.1 数据挖掘的内涵 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.2 个性化推荐算法 |
| 2.2.1 基于内容的推荐算法 |
| 2.2.2 基于关联规则的推荐算法 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐算法 |
| 2.2.4 基于矩阵分解的推荐算法 |
| 2.2.5 推荐算法总结 |
| 2.3 中国图书分类法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向借阅管理的图书推荐系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 图书推荐系统设计 |
| 3.2.1 系统总体架构 |
| 3.2.2 功能模块设计 |
| 3.2.3 工作流程设计 |
| 3.3 系统详细设计 |
| 3.3.1 源数据集处理模块 |
| 3.3.2 数据模型处理模块 |
| 3.3.3 后台推荐引擎模块 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 图书推荐算法设计 |
| 4.1 基于用户协同过滤的推荐算法设计 |
| 4.1.1 用户向量表示 |
| 4.1.2 用户相似度计算 |
| 4.1.3 基于用户协同过滤的图书推荐 |
| 4.2 基于项目协同过滤的推荐算法设计 |
| 4.2.1 项目向量表示 |
| 4.2.2 项目相似度计算 |
| 4.2.3 基于项目协同过滤的图书推荐 |
| 4.3 基于矩阵分解的推荐算法设计 |
| 4.3.1 用户借阅矩阵表示 |
| 4.3.2 基于矩阵分解的图书推荐算法 |
| 4.4 图书馆推荐算法整体框架 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 推荐算法实验及系统测试 |
| 5.1 实验数据选取及预处理 |
| 5.1.1 数据选取 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.2 实验参数设置 |
| 5.2.1 基于用户协同过滤(User-based KNN)的实验参数设置 |
| 5.2.2 基于项目协同过滤Item KNN的实验参数设置 |
| 5.2.3 基于矩阵分解的实验参数设置 |
| 5.3 实验评价指标及结果 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 个性化系统测试及实施 |
| 5.4.1 功能测试 |
| 5.4.2 性能测试 |
| 5.5 用户满意度调查 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基于个性化标签协同过滤算法的研究 |
| 2.1 推荐算法分类 |
| 2.2 个性化标签协同过滤算法 |
| 2.3 实验验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统的需求分析 |
| 3.1 系统的功能性需求 |
| 3.2 系统的非功能性需求 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统的总体设计 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统功能结构图 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 图书推荐系统的详细设计与实现 |
| 5.1 推荐系统首页 |
| 5.2 用户注册模块 |
| 5.3 用户登录模块 |
| 5.4 系统个性化推荐模块 |
| 5.5 书籍详情模块 |
| 5.6 书籍榜单模块 |
| 5.7 数字资源模块 |
| 5.8 书籍搜索模块 |
| 5.9 我的图书馆模块 |
| 5.10 管理员功能模块 |
| 5.11 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、图书管理系统的设计及常见问题的处理（论文参考文献）
- [1]基于数字化技术的现代图书管理研究[J]. 王晶. 湖北开放职业学院学报, 2021(18)
- [2]基于中文图书自动分类的图书管理系统的研究与实现[D]. 刘磊. 江西师范大学, 2021
- [3]基于移动AR的情景敏感图书馆管理系统研究[J]. 何芸. 图书馆杂志, 2020(08)
- [4]中职数据库课程的教学设计与开发 ——以图书馆图书管理系统为例[D]. 刘丹. 天津职业技术师范大学, 2020(02)
- [5]基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究[D]. 曾乔美旭. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]基于Python的图书采购查重系统的设计与实现[J]. 方炜. 图书馆研究与工作, 2019(12)
- [7]面向智能书柜的书脊检测与识别关键技术研究与实现[D]. 乔笑. 南京理工大学, 2020(01)
- [8]基于Struts框架具有自动推荐功能的网上购书系统[D]. 施林. 苏州大学, 2019(02)
- [9]数据挖掘技术在中小学图书借阅管理中的应用[D]. 陈珍婷. 华南理工大学, 2019(02)
- [10]基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现[D]. 李田甜. 山东科技大学, 2019(05)