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书籍推荐算法研究

## 项目概述本项目是一个完整的书籍推荐系统第五版(Complete Book Recommendation System V5),采用混合推荐策略,能够处理6种不同的用户场景,提供智能化的书籍推荐服务。## 系统架构### 核心设计思路系统采用**混合推荐策略**,结合了以下几种推荐算法:1. **协同过滤推荐**:基于用户相似度的推荐
2. **流行度推荐**:基于书籍评分和评价数量的推荐
3. **冷启动推荐**:针对新用户的多策略推荐
4. **人口统计学推荐**:基于用户年龄群体的推荐
5. **多样性推荐**:基于作者和出版年代的多样化推荐
6. **趋势推荐**:基于当前热门趋势的推荐### 系统特点- ✅ **全场景覆盖**:处理6种不同用户场景
- ✅ **智能冷启动**:为新用户提供个性化推荐
- ✅ **完整错误处理**:多层次的异常处理和回退机制
- ✅ **详细推荐解释**:每个推荐都有明确的推荐理由
- ✅ **数据预处理**:完整的数据清洗和预处理流程
- ✅ **可视化支持**:收集可视化数据用于分析## 数据结构### 输入数据文件1. **Preprocessed_data.csv**:预处理后的数据文件
2. **BX-Book-Ratings.csv**:书籍评分数据
3. **BX_Books.csv**:书籍信息数据
4. **BX-Users.csv**:用户信息数据### 主要数据字段- **用户数据**:User-ID, Age, Location
- **书籍数据**:ISBN, Book-Title, Book-Author, Year-Of-Publication, Publisher
- **评分数据**:User-ID, ISBN, Book-Rating## 核心功能模块### 1. 数据加载与预处理模块```python
def load_and_preprocess_data(self, sample_size=10000)
```**功能**:
- 加载多个数据文件,支持多种编码格式
- 数据清洗和格式标准化
- 用户采样以控制内存使用
- 收集可视化数据**特点**:
- 智能编码检测(UTF-8, ISO-8859-
http://www.dtcms.com/a/305375.html

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