# 图书推荐系统

**Repository Path**: Clarkchaoren/book-recommendation-system

## Basic Information

- **Project Name**: 图书推荐系统
- **Description**: 基于Python Tkinter的桌面端图书推荐系统
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-07-01
- **Last Updated**: 2026-07-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 图书推荐系统 (Library Recommendation System)

> 衡阳技师学院 · Python Tkinter 桌面端开发终结性考核项目

## 项目简介

一个基于 **Python Tkinter** 的桌面端图书推荐应用，采用**基于物品的协同过滤算法（余弦相似度）**，实现图书评分、相似推荐、个性化推荐、热门排行、收藏管理等完整功能。

**技术亮点**：全程使用 Python 标准库（Tkinter + JSON），零外部依赖，打包为单文件 exe，双击即可运行。

## 目录结构

```
├── 01-源代码/              # 完整源代码 + 数据 + 测试
│   ├── src/                # 模块化源码
│   │   ├── config.py       # 全局配置
│   │   ├── datamgr.py      # 数据持久层
│   │   ├── recommend.py    # 推荐引擎
│   │   ├── ui_login.py     # 登录窗口
│   │   └── ui_main.py      # 主应用 UI
│   ├── data/               # JSON 数据文件
│   ├── test_system.py      # 78 条自动化测试
│   └── app.ico             # 程序图标
├── 03-项目文档/            # Word 文档（由脚本生成）
├── 04-AI工具使用记录/      # AI 辅助开发记录
├── main.py                 # 主入口
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── convert_md_to_docx.js   # MD → Word 转换脚本 (Node.js)
├── convert_md_to_docx.py   # MD → Word 转换脚本 (Python)
└── generate_speech_docx.js # 演讲稿生成脚本
```

## 快速开始

```bash
# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 2. 运行程序
cd 01-源代码
python main.py

# 3. 默认登录账号
# 用户名：李佳慧
# 密码：123456
```

## 核心功能

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| ⭐ 图书评分 | 1-5 星评分，粉色高亮已评图书 |
| 🔍 相似推荐 | 余弦相似度算法，找出 Top-3 相似图书 |
| 🏆 评分排行 | 按平均分降序排列，前三名奖牌标记 |
| ❤️ 收藏管理 | 一键收藏/取消，实时持久化 |
| 💡 推荐工具 | 个性化推荐 + 热门推荐 |
| 📊 数据管理 | 图书/评分/收藏的 CRUD 操作 |

## 推荐算法

采用**基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）**，使用**余弦相似度**计算图书间的相似关系：

```
sim(A, B) = (A·B) / (|A| × |B|)
```

## 测试

```bash
cd 01-源代码
python test_system.py
# 78/78 测试通过，通过率 100%
```

## 开发者

- **姓名**：李佳慧
- **学校**：衡阳技师学院
- **开发周期**：2026年6月8日 — 6月15日
- **开发工具**：WorkBuddy AI + Python 3.13 + Tkinter