项目演示：AI智能图书管理系统，协同过滤算法+AI智能推荐+AI聊天，图书借阅、采用前后端分离架构开发，技术栈为SpringBoot+vue3+DeepSeek大模型_哔哩哔哩_bilibili

项目介绍:

这是一个现代化的图书管理系统，采用前后端分离架构开发，旨在提供全面的图书馆管理解决方案。系统不仅包含传统的图书借阅管理功能，还融合了社区交流、AI智能推荐等创新功能，为用户提供全方位的阅读服务体验。
最大亮点在于融合AI技术，打造智能化服务生态：基于DeepSeek API的自然语言图书推荐功能，让用户通过简单描述即可获得精准推荐；AI智能助手提供专业的图书顾问服务，解答各类阅读问题。同时，系统实现了基于用户的协同过滤推荐算法，通过分析借阅历史为用户提供个性化图书推荐。
创新功能方面，系统突破传统图书管理局限，引入社区交流平台，用户可分享阅读体验、参与讨论
系统采用现代化UI设计，响应式布局适配各类设备；JWT认证确保系统安全；模块化设计保证系统可扩展性。不仅满足基础的图书借阅管理需求，更通过AI赋能、社区互动等特色功能，为用户提供沉浸式、智能化的图书馆服务体验。

技术栈：

后端技术：Spring Boot、MyBatis-plus、JWT (JSON Web Token)
前端技术、Vue.js 3、Vite、Element Plus、Vue Router、Axios
数据库：MySQL
AI集成：DeepSeek
算法：协同过滤推荐算法
环境要求: JDK 17、MySQL 8.0、Node.js 20

项目亮点

1. AI智能推荐系统  

本项目最大的亮点是集成了先进的AI推荐系统，具体特色包括：
●自然语言交互：用户可以通过自然语言描述阅读偏好（如"我喜欢科幻小说，特别是关于太空探索的"），系统会智能分析并推荐相关图书
●多种推荐算法：同时实现了基于协同过滤和基于内容的推荐算法，提供更全面的推荐结果
●DeepSeek API集成：利用先进的大语言模型进行语义理解和图书匹配
●推荐历史记录：记录用户的推荐历史，便于回顾和再次查看
●个性化推荐理由：为每本推荐图书提供具体的推荐理由，增强用户信任度
●AI聊天：用户可使用AI进行智能问答，为用户提供个性化图书顾问服务。它通过DeepSeek大语言模型API实现自然语言交互，能解答阅读问题并提供专业建议。

2.协同过滤推荐算法

1基于用户的协同过滤：
●分析用户的借阅历史和行为模式
●找到与当前用户有相似借阅历史的其他用户
●使用皮尔逊相关系数计算用户间相似度
●推荐那些相似用户借阅过、但当前用户尚未借阅的图书
●借阅次数越多的图书获得更高的推荐权重
2基于内容的推荐：
●分析图书的属性特征（分类、作者、出版社、书名）
●为不同属性匹配设置权重：分类(3.0)、作者(2.0)、书名相似(1.5)、出版社(1.0)
●计算图书间的相似度得分
●推荐与用户正在查看的图书相似的其他图书

详细功能

前台用户：

●注册登录：用户可注册登陆系统
●图书浏览：查看图书、搜索图书、分类浏览
●借阅图书：用户可借阅图书，管理员确认后即可成功借阅图书
●归还图书：在期限内归还图书
●收藏功能：用户可对感兴趣的书加入收藏
●社区广场：帖子浏览、发布、评论
●AI智能推荐：用户可以通过自然语言描述阅读偏好，AI会利用先进的大语言模型进行语义理解和图书匹配、分析并推荐相关图书
●AI智能问答：用户可使用AI智能助手，为用户提供个性化图书顾问服务，能解答阅读问题并提供专业建议。
●个人中心：编辑个人信息，查看个人借阅图书、收藏、个人发布的帖子

后台管理员：

●数据统计：查看系统的各项数据统计
●用户管理：管理全平台的用户
●借阅管理：对用户的借还订单进行管理
●图书管理：管理图书、对图书进行增删改查
●图书分类：管理图书分类
●帖子管理：管理用户发布的帖子，如发现违规可进行删除
●帖子分类：对帖子分类进行管理
●评论管理：对图书评论和帖子的评论进行管理
●个人中心：编辑个人信息

项目截图：