【摘 要】
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随着信息技术的发展，图书资源早已实现信息化，在互联网上出现了越来越多的图书信息数据。面对海量的数据，图书信息管理需要从信息化走向智能化。目前利用数据挖掘等技术进行图书信息管理已成为最高效、最智能的方案。本研究探索了网络爬虫、文本挖掘和协同过滤推荐技术在图书信息管理上的应用。结合前后端分离的软件开发，实现了对海量的图书信息进行获取和筛选，模拟出用户的使用习惯和偏好，从而推荐出更符合用户期望的图书信息
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随着信息技术的发展，图书资源早已实现信息化，在互联网上出现了越来越多的图书信息数据。面对海量的数据，图书信息管理需要从信息化走向智能化。目前利用数据挖掘等技术进行图书信息管理已成为最高效、最智能的方案。本研究探索了网络爬虫、文本挖掘和协同过滤推荐技术在图书信息管理上的应用。结合前后端分离的软件开发，实现了对海量的图书信息进行获取和筛选，模拟出用户的使用习惯和偏好，从而推荐出更符合用户期望的图书信息。本研究方法在大量图书信息获取和筛选的流程上实现了自动化和智能化，可以大大提高图书信息管理效率，降低维护成本和图书管理的人力、物力，方便用户使用。
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