为了实现个性化推荐的同时增加纸质书籍流通量，设计了高校数字图书馆智能图书推荐系统。系统将数据采集层数据存入MySQL数据库，并在分析层对读者进行判断，新读者按照自身的兴趣爱好进行初步推荐，老读者结合卷积神经网络算法和基于用户的协同过滤算法进行兴趣图书推荐。实验结果表明，系统具有良好的性能，可以实现个性化推荐。