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社会的快速发展带动图书出版事业的繁荣，图书馆的藏书数量比以往有显著增加，这也要求图书馆为读者提供更为全面的并具备个性化的服务。当前，图书馆信息系统的图书检索和推荐服务比较落后，多采取严格文本匹配的方式进行推荐。为此，涂能彬提出了基于网上书店购书信息的图书推荐方案，但该方案只能对在网上书店能找到的图书进行推荐，而难以向有需要的读者推荐图书馆馆藏的大量特色书籍。为解决上述问题，在深入分析图书推荐服务需求的基础上，本文提出了相应的图书推荐方案。该方案在涂能彬提出的BookRank[1]算法的基础上，提出了BookValue算法，通过分析图书馆内保存的读者借阅记录，挖掘图书与图书之间的关系和读者评价借阅过的图书的权威性。使图书馆向读者推荐的书目扩展至大量馆藏的大量特色书籍，提供更全面的图书推荐服务。在此方案基础上，本文实现了一个图书馆图书个性化推荐原型系统。系统采用了企业级J2EE软件架构，J2EE运行环境、Eclipse6.0开发平台、SQL-server2005数据库平台。初步实验结果表明，该原型系统不仅能够对网上书店的图书进行推荐，而且能够向有需要的读者推荐图书馆馆藏的特色书籍。