古籍作为中华历史文化的产物和依托,也是中国古代文明的结晶,具有重要的学术意义和历史文物价值。古籍大多以纸质为载体保存,不方便进行查找和借阅。近些年来,随着互联网技术的快速发展,人们对获取信息资源的要求提高,尤其是在网络共享的情况下,人们希望能不受时间和空间的限制,利用网络的形式实现资源的共享,这样开放的获取方式能在一定程度上满足用户的需求,并能打破古籍图书查找难、借书难、阅读难的问题。本文结合网络技术和计算机技术,研究与设计了基于SSM框架并结合个性化推荐算法的数字化古籍书库系统。本文首先分析了国内外古籍数字化工作的研究现状,明确了本文的研究任务和研究意义,提出了课题研究的主要问题和挑战是海量数据检索问题,海量图片存储问题以及适用于数字化古籍书库的个性化推荐算法。结合数字化古籍书库系统的需求进行了系统的分析,并将系统分为系统管理模块、检索模块、在线阅读模块、个人中心模块以及个性化推荐模块五大功能模块。接下来本文研究了基于用户行为与用户属性聚类的图书个性化推荐算法,并提出了模型的改进与算法的改进。结合某电子书网站的用户行为日志,提出了用户平均阅读时长模型、阅读次数模型,并结合用户显示评分和收藏行为建立最终的评分模型,并通过多组实验对比来选取合适的权重。然后提出融合情感增强的FunkSVD算法来预测用户对书籍的评分,该算法能够很好的解决用户评分之间的差异性。最后,对该个性化推荐算法进行了实验评估和验证,对比基础的推荐算法与协同过滤算法,证明了该算法具有良好的推荐效果。基于用户行为的个性化推荐算法存在冷启动的问题,本文改进了基于用户属性的聚类推荐算法,选取活跃度高的用户作为初始聚类中心,采用K-means聚类算法为新用户推荐书籍,实验验证其可以良好地解决用户冷启动问题。最后本文对数字化古籍书库系统进行了详细的设计与实现。系统使用SSM作为基本框架,使用ElasticSearch全文搜索引擎来解决海量古籍数据检索的问题,采用FastDFS分布式文件系统解决海量图片存储的问题,并采用基于用户行为与用户属性聚类的个性化推荐算法为用户推荐感兴趣的书籍。另外,系统还实现了用户评分功能、用户收藏功能以及用户浏览记录查询功能。同时采用AngularJS、HTML、CSS等开源技术设计前端界面,使得系统具有良好的用户体验。本文将系统依赖的各个模块以及应用服务器进行了部署,根据其在服务器中的运行情况,验证了系统具有很强的扩展性和良好的用户交互。