个性化商品推荐已经成为电子商务的重要构成部分。个性化推荐可以极大的增加网上商店的成交概率,也可以方便用户的购买行为。本文将介绍一个机遇协同过滤的图书销售和推荐系统。本文首先介绍了本项目的选题背景和选题目标。电子商务已经深刻地改变了人们的生活方式和商业的经营模式。电子商务系统在企业和普通用户之间构建起了一道方便的沟通桥梁。用户可以通过网上购物系统轻松地购买到自己想要的东西。经营者也可以通过电子商务系统方便的将商品销售出去。本文,设计开发了一套基于协同过滤的图书销售和推荐系统。在引言部分,本文还系统的介绍了与课题相关的研究成果。其中包括电子商务系统、推荐系统、数据挖掘技术和信息系统等方面的研究成果。针对项目的基本功能,本文做了详细的需求分析。本系统从整体上分为两个部分,一部分为面向普通顾客的前端功能,第二部分是面向管理员的后端功能。前端功能需要具备个人基本信息管理功能、个性化商品推荐功能、购物车管理功能、订单功能以及用户反馈功能等。后端功能面向管理员开放,需要具备商品管理功能、特价商品管理功能、订单管理功能、用户管理功能以及超级管理员功能。在需求分析的成果基础之上,本课题进行了系统详细设计和关键算法研究。在详细设计中,进行了各个功能模块的数据流图设计,从逻辑上理顺了各个功能模块的运行流程。在详细设计阶段,还进行了数据表结构的设计工作。对每一个数据表,进行了详细的介绍。在关键技术研究部分,本文详细研究了一种应用于本课题的基于协同过滤的图书推荐算法。该图书推荐算法应用了数据挖掘技术,充分应用了大规模用户的群体智慧。在系统开发和部署阶段,本文先介绍了系统总体程序架构,本项目采用了MVC程序架构,将视图层、模型层和控制层严格分离开来。这样可以极大的提升系统的稳定性、可靠性和可扩展性。随后介绍了系统的部署方法,本系统采用My SQL作为数据库服务器,Tomcat作为应用服务器。在论文的最后,对全文做了详细的总结。并分析了本系统目前存在的一些问题,并指出未来改进提升的方向。着重强调了移动互联网的重要性,未来的系统将专门开发针对移动客户端的APP。