基于大数据技术的Web前端设计智能推荐系统

随着图书馆藏书量的不断增加和用户借阅需求逐步多样化,传统的图书推荐方式已无法满足用户日益增长的需要。因此,为了提高服务的个性化和智能化,图书馆可设计一种结合大数据技术和web前端设计的智能推荐系统。该系统通过收集和分析读者的借阅历史、浏览行为、评论等信息,使用联合过滤和基于内容的推荐算法推荐符合读者兴趣和需求的书籍。通过设置模拟实验,发现随着用户请求数据的增长,该系统处理信息的速度也在加快,但最慢的反馈时间也在0.5 s以下,并且接受信息速度与反馈信息速度之间的最小间隔时间为6 ms,最大间隔时间为50 ms。这证明该系统能显著提高图书馆服务的个性化和用户满意度,为实现图书馆智能化管理和服务创新提供有力支持。