建设背景

随着读者个性化阅读需求的不断增多，读者群体及其阅读特点的不断变化，以及图书馆专业服务人员数量的减少，图书馆服务手段单一和读者需求不能及时匹配的矛盾愈发突出。

图书推荐系统是超融合图书馆大脑的一部分，配有桌面版（Windows·Linux）、微众号版、APP版（Android·IOS·HarmonyOS），支持按照不同用户的应用场景灵活部署。系统以深度学习技术为支撑，以图书馆海量的文献资源为载体，将读者随机性、瞬发性的行为进行持续关注和数据处理，将数据资源和读者行为通过AI引擎充分匹配，预测读者现在和将来的阅读学习需求，为读者提供个性化、智能化、自动化的精准知识服务，彰显新时代图书馆“你关心的就是我服务的”的服务理念。

图书推荐系统是针对图书馆业务场景开发的的智能算法，是检索课、阅读推广、导读推荐、图书借还、参考咨询服务的重要延伸，是下一代图书馆服务发展的重要方向。

系统核心模块

1、系统结构图

2、模块简介

（1）AI引擎

搭载图书馆应用的推荐算法，支持自动记录、整合、分析读者行为数据和文献信息数据。

（2）读者画像库

①读者信息库

支持传统的读者信息数据库的批量导入，支持登录、注册、管理功能。

②读者特征库

支持读者属性的自定义；支持读者行为记录，包括借还书目、借阅时长、阅读内容等；支持机器学习，支持特征库的自动更新和持续完善。

（3）文献特征库

支持对主流管理系统的图书数据的结构化；支持文本挖掘、自然语言处理、概念关系词典的整合；支持自动分类、自动聚类、关键词自动标引、自动文摘、关联规则挖掘；支持信息过滤；支持批量管理。