第一章 研究背景与意义

1.1 研究背景

随着信息技术的快速发展和数字化阅读的普及，经典文学作品的传播方式正经历深刻变革。然而，用户在海量文学资源中筛选高质量经典名著时，常面临以下问题：

信息过载与选择困难：传统图书推荐依赖人工编辑或简单标签分类，难以从用户兴趣、文本特征等多维度实现精准推荐。

经典文学推广不足：商业平台更倾向于推广流行作品，经典名著因缺乏市场化运营手段，易被边缘化。

传统推荐技术局限性：基于协同过滤或关键词匹配的推荐系统存在冷启动、数据稀疏性等问题，难以挖掘经典文学的深层价值。

深度学习技术的成熟为解决上述问题提供了新路径。通过自然语言处理（NLP）、神经网络模型等技术，可对经典名著的文本内容、用户行为数据进行深度分析，实现个性化推荐，提升用户体验与文化传播效率。

1.2 研究意义

（1）理论意义

探索深度学习在文学推荐领域的应用，丰富推荐系统技术体系。

结合经典文学特性，构建融合内容特征与用户行为的混合推荐模型。

（2）实践意义

文化传承：通过技术手段推动经典名著的数字化传播，助力文化普惠。

商业价值：为出版机构、文化平台提供精准推荐工具，提升用户粘性与内容变现能力。

用户体验优化：基于用户兴趣和上下文动态调整推荐策略，解决“信息茧房”问题。

第二章 需求分析

2.1 系统目标

设计并实现一个基于深度学习的经典名著推荐系统，具备以下能力：

自动采集与清洗经典文学数据；

结合用户行为与文本内容生成个性化推荐；

提供管理员后台管理功能（如书籍增删、数据维护）。

2.2 功能需求

2.2.1 用户功能需求

个性化推荐

根据用户历史行为（点击、收藏、评分）和兴趣偏好，动态生成推荐列表。

书籍检索与筛选

支持按名称、作者、分类等多维度检索，并提供排序功能（如按热度、评分）。

交互反馈

用户可对推荐结果进行评分或评论，系统根据反馈优化后续推荐。

2.2.2 管理员功能需求

书籍管理

添加、删除、修改书籍信息（如名称、作者、分类、封面图片）。

数据维护

爬取外部文学数据源，清洗并更新本地数据库。

用户行为监控

统计书籍点击量、收藏数、评论数等指标，辅助运营决策。

2.3 非功能需求

性能需求

推荐响应时间不超过2秒，支持并发用户数不低于100人。

可扩展性

系统架构需支持算法迭代与数据源扩展。

安全性

用户数据与书籍信息需加密存储，防止非法访问。

2.4 深度学习技术需求

文本特征提取

使用NLP技术（如BERT、Word2Vec）分析书籍内容，提取主题、情感等特征。

用户画像构建

基于用户行为数据，利用神经网络模型（如LSTM、Attention机制）建模兴趣偏好。

推荐模型选择

结合混合推荐策略（内容推荐+协同过滤），优化推荐准确性。

第三章 功能设计

3.1 系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、算法层、应用层：

数据层

负责书籍信息、用户行为数据的存储与管理，采用MySQL+Redis混合数据库方案。

算法层

包含数据预处理、特征工程、深度学习模型训练与推理模块。

应用层

提供用户交互界面与管理后台，支持推荐展示、检索、反馈等功能。

3.2 核心功能模块设计

3.2.1 数据采集与清洗模块

功能描述

通过爬虫技术（如Scrapy）从公开文学网站抓取书籍元数据（名称、作者、简介等）。

对爬取数据进行去重、格式标准化、异常值处理。

界面设计

提供“爬取数据”“数据清洗”按钮（如图中所示），支持一键触发自动化流程。

3.2.2 书籍管理模块

功能描述

管理员可手动添加书籍信息（如上传封面图片、填写售价/原价/字数等）。

支持批量删除或修改书籍记录。

数据字段设计

书籍ID、名称、作者、译者、分类、点击次数、评论数、收藏数等。

3.2.3 用户行为分析模块

功能描述

记录用户点击、收藏、评分等行为，构建用户兴趣模型。

结合书籍内容特征（如主题、风格）与用户行为，生成推荐候选集。

3.2.4 深度学习推荐模块

算法流程

输入层：用户行为序列+书籍文本特征。

嵌入层：将离散特征映射为稠密向量。

模型层：

使用Transformer或GRU网络捕捉用户长期兴趣。

结合书籍内容向量与用户向量计算相似度。

输出层：生成Top-N推荐列表。

3.2.5 推荐结果展示模块

功能描述

用户首页展示个性化推荐书籍，支持按分类、热度等多维度排序。

每本书籍提供“查看”“修改”“评论”等操作入口（如图中操作列）。

3.3 数据库设计

书籍表（novel_info）

字段名 类型 描述

novel_id INT 书籍唯一ID

name VARCHAR 小说名称

author VARCHAR 作者

cover_url VARCHAR 封面图片地址

click_count INT 点击次数

用户行为表（user_behavior）

字段名 类型 描述

user_id INT 用户ID

novel_id INT 书籍ID

action_type ENUM 行为类型（点击/收藏/评分）

3.4 界面交互设计

管理后台

采用表格形式展示书籍列表，提供搜索、分页、批量操作功能。

操作按钮（查看/修改/删除）简化管理员维护流程。

用户前端

推荐结果以卡片形式展示，支持响应式布局与交互反馈。

总结

本研究通过深度学习技术构建经典名著推荐系统，从数据采集、用户分析到推荐生成形成完整闭环。系统设计兼顾功能实用性与技术先进性，为经典文学的数字化传播提供了可扩展的技术方案。后续可进一步优化模型轻量化与多模态推荐能力（如结合音频、视频解读），提升用户体验与文化传播深度。