自信息技术迅速发展以来,高校图书馆保存的图书信息不断增多,传统的信息检索技术已不能满足师生从海量藏书中快速查找、筛选感兴趣的信息。因此,为了更好的服务高校师生,建立使用协同过滤推荐技术的高校图书馆图书推荐系统,有助于更为精准的推送图书信息。本文针对传统高校图书馆管理系统推荐率低,无法根据用户兴趣进行书籍推荐的缺点,基于SSH框架,采用B/S架构模式和Java编程语言,通过对协同过滤推荐算法的改进,完成基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统设计与实现,主要包括以下几个部分。（1）阐述协同过滤推荐算法的基本原理、算法过程、相似度计算。在此基础上,基于高校图书馆图书推荐系统的需求,改进协同过滤算法。在明确传统协同过滤推荐算法的特点后,充分考虑用户兴趣变化问题,认为采用该算法在寻求集合相似度以及预测评分等核心过程中需要充分考虑用户兴趣变化的影响。因而将包含频率权重、时间权重的调节因子加入两个核心过程中,以优化算法性能。（2）系统需求分析。详细阐释系统的性能需求、功能需求及设计中所遵循的原则等,确定系统的主要功能模块。（3）设计并实现高校图书馆图书推荐系统,并简要说明系统整体框架及系统各主要功能、关键模块以及推荐算法的设计方法、实现过程、设计实现数据库系统的过程、重点等。（4）系统测试。通过系统管理员、普通用户两个层面对系统进行用户注册、用户登录、图书借阅、归还以及个性化图书推荐等模块的功能测试;并分析改进后协同过滤推荐算法的性能效果。研究表明该算法能够提高推荐精准度与质量。本文在图书推荐系统设计和实现的过程中,改进协同过滤推荐算法,完成高校图书馆图书推荐系统的设计和实现。通过测试结果与实际使用效果相比较,该系统的使用有利于高校图书馆为用户推荐个性化图书,充分满足用户的需求。