图书个性化推荐系统实现
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资源介绍:
1. 数据收集与预处理
数据来源: 获取图书数据集,可以包括图书的元数据(如书名、作者、出版信息等)、用户的阅读历史(如果有)、用户评分等信息。
数据清洗与预处理: 对数据进行清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、数据标准化等,确保数据的质量和一致性。
2. 用户建模与特征提取
用户特征提取: 根据用户的阅读历史、评分记录等,提取用户的特征向量。可以使用基本的统计特征如阅读频率、偏好分类等,也可以考虑使用更复杂的特征工程技术。
图书特征提取: 对图书的特征进行提取,包括图书的内容特征(如关键词、主题)、元数据特征(如作者、出版社)、标签等。
3. 推荐算法选择与实现
根据用户和图书的特征数据,选择合适的推荐算法或策略:
协同过滤算法: 基于用户行为数据进行推荐,包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
内容-based推荐: 基于图书的内容特征进行推荐,如基于关键词或主题的相似度计算。
混合推荐算法: 结合多种推荐算法,利用各自优势进行推荐。
4. 实现推荐系统的关键模块
数据存储与管理: 使用适合的数据库管理系统(如MySQL、MongoDB等)存储用户和图书的数据。
推
# shop
## Project setup
```
npm install
```
### Compiles and hot-reloads for development
```
npm run serve
```
### Compiles and minifies for production
```
npm run build
```
### Customize configuration
See [Configuration Reference](https://cli.vuejs.org/config/).
资源文件列表:
图书个性化推荐系统实现.zip 大约有127个文件