随着互联网的快速发展,基于web的网上书店应运而生。实体书店网络化降低了经营商的人力成本和销售成本,吸引了不同地域的顾客。但它也减弱了用户与网站之间的交互性,不利于销售商更好的为用户推荐图书、促进销售。同时图书种类的繁多,用户无目的的浏览,将会大大加大了网站对用户兴趣爱好把握的难度。因此如何有效的分析把握用户的兴趣爱好,为用户更快、更好的推荐它可能感兴趣的图书,对于网站销售的起到至关重要的作用。本文通过对个性化推荐的开发背景与研究现状进行论述,详细调研了铁塔网上书城对个性化推荐的需求分析,对系统实现进行了概要设计与详细设计。本系统将采用SSH架构,并使用ExtJS作为表现层呈现技术,用以实现图书的推荐与管理功能。图书推荐主要分为实时推荐和线下推荐两部分,它们将分别采用协同过滤与关联规则挖掘算法来实现不同的功能。其中实时推荐部分,系统首先将图书用关键词集合表示,然后为每一个访问用户建立用户兴趣模型,并通过基于模型的协同过滤算法为每一个用户产生图书推荐集合。线下推荐部分系统每天将会对web日志与销售记录信息使用关联规则挖掘,挖掘出符合要求的图书推荐集合。本系统的开发将起到电子导购员的功能,向用户提供了不同形式的图书推荐功能,给用户提供了更多的图书选择机会。