| 这个作业属于哪个课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzzcxy/2018CS/ |
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| 这个作业要求在哪里 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzzcxy/2018CS/homework/11915 |
| 这个作业的目标 | 确定选题，市场调研 |
| 小组的组号和队名 | 2组--肖战后援队 |
| 小组的队长姓名 | 林文豪 |
一.产品设计背景
面对现如今图书量大、图书选择困难等问题，根据不同类别的书籍借阅量进行分析判断出书籍的热度，对读者进行推荐。根据数据挖掘领域的推荐算法进行计算，常用的推荐算法有协同过滤和关联规则，当然有些时候也可以将推荐问题转换为预测问题或聚类问题。俗话说，物以类聚，人以群分。我们的目标就是找到“相似”的人或者书籍，对其进行分别以便于达到正确的推荐。
二.市场调研
Q：看书习惯
Q：从哪些渠道获得新的书籍
三.产品的对比和分析
目前市场上尚没有相关的专门用于图书热度推测的产品，目前市场上仅有显示图书借阅热度的高校图书馆公众号。
原因：由于市场上需求不是很高且该需求多产生于高校和图书馆，同时图书热度的推测需要采用数据挖掘等相关技术而前几年相关技术发展不够完善，所以目前市场上尚未出现该类产品。
四.产品的目标用户群体
对那些有选择困难症但又想看书的同学和那些不知道有什么好书可以看的同学
五.是否可替代分析
不可替代，不同的年龄段，不同的职业对书籍的选择都会有差异，其他的小程序/app如京东的图书销量榜单之类的，只能知道所有职业所有年龄段的人喜欢什么书，而我们的图书馆图书热度预测小程序可却以直接反映我们至诚学院的同学们对哪种书籍更偏爱，是有范围有指向性的，更适合我们学院的同学，对我们学院的学生选择书籍更有帮助。
Q&A
Q:打卡的区域要求吗？
A:尽量让同学在图书馆的范围内打卡。
Q：小程序会不会很耗流量？
A：在之前，小程序确实是比较消耗流量，虽说当时的小程序也已经有了缓存功能，但在首次加载的时候，消耗的流量还是比较多的。
Q:在哪里获得数据？
A：通过与图书馆数据库对接。