为了紧跟时代步伐,不断提升自我,越来越多的读者选择在空余时间来到图书馆自修室学习和充电,自学热情高涨。图书馆不同资源场景下的空闲座位与多样性用户需求匹配是一个难点问题。从用户角度来看,如何能方便挖掘用户阅读偏好并快速高效推荐与其偏好相关的座位信息;从图书馆的角度来看,如何最大限度地提高图书馆的空间与图书资源利用率,了解用户需求并提高用户满意度,这些都是亟待解决的问题。针对上述问题,本文将快数据技术、智能推荐技术、二维码、人脸识别等技术,与自修室座位管理系统相结合,提出了一种自修室座位智能管理和座位个性化推荐的新方法。通过对各类传统推荐算法的分析,创新地提出了一种结合座位偏好和图书偏好的混合推荐算法。并引入快数据技术,对推荐系统的架构进行了优化,实现了座位推荐系统的实时性与高效性。本文的主要研究内容和创新点包括以下几个方面:第一、提出一种面向自修室座位网络化管理和智能推荐的新方法。通过在图书馆入馆处识别用户身份,利用快数据技术,实时分析当前的座位利用情况、该读者选座行为习惯、以及读者借阅的历史记录,并对图书馆馆藏位置和读者阅读兴趣进行匹配,可以在读者进馆时即时推荐最适合的座位。这种新方法能智能匹配读者自修习惯和阅读习惯、减少读者选座耗费的时间和精力,在提高座位利用率的同时改善读者自修体验。第二、引入快数据技术,构建了一个新的智能选座推荐系统的应用框架。以智能推荐系统的实时性为突破点,分别处理离线数据与在线数据,并融合推荐模型,创新地设计了一个基于Spark Streaming的快数据实时处理框架,实现了推荐系统的实时计算功能,解决了传统推荐系统无法根据当日的选座情况进行实时推荐的问题,优化了系统架构。第三、在对传统推荐系统的各种推荐算法进行比较分析的基础上,提出一种新的优化改进推荐算法。该算法结合了基于物品的协同过滤算法和基于内容的推荐算法的优势,消除了传统算法中冷启动、评分矩阵稀疏等不良影响;并通过引入图书维度,使座位的推荐能匹配读者阅读的习惯,有效提高了推荐算法的准确性,优化了用户体验。