基于协同过滤的算法图书推荐系统

开发工具(eclipse/idea/vscode等)：eclipse
数据库(sqlite/mysql/sqlserver等)：mysql5.7
功能模块(请用文字描述，至少200字)：基础工具
1安装 mysql5.7 https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQLInstaller/mysql-installer-community-5.7.33.0.msi
2安装ecipse http://mirrors.neusoft.edu.cn/eclipse/technology/epp/downloads/release/2020-03/R/eclipse-jee-2020-03-R-incubation-win32-x86_64.zip
3安装mysql客户端 navicat
4 安装tomcat8 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.63/bin/apache-tomcat-8.5.63-windows-x64.zip
5安装maven最新
6jdk 1.8 http://dl-t1.wmzhe.com/30/30118/jdk_8.0.1310.11_64.exe

基于协同过滤的推荐应用最广泛，而它也存在以下几个问题：

方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。

推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。

在大部分的实现中，用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。

对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。

由于以历史数据为基础，抓取和建模用户的偏好后，很难修改或者根据用户的使用演变，从而导致这个方法不够灵活。
可以分为三个子类：基于用户的推荐、基于商品的推荐和基于模型的推荐。
系统包含如下功能
注册模块。
登录模块。
登录后：