基于人气与协同过滤的图书推荐系统研究与实践（数据集+代码）.rar

随着信息技术的不断发展，人们获取图书信息的方式发生了巨大变化。传统的图书推荐方式主要依赖于专业书评和图书馆员的推荐，但这种方式面临着信息获取成本高、推荐精准度低等问题。而随着互联网的普及，大量用户生成的数据成为了个性化推荐系统的宝贵资源。 本数据集来源于Kaggle，原始数据集中有3个文件，这些文件是从一些图书销售网站中提取的。 Books——首先是关于书籍的，它包含了所有与书籍相关的信息，比如作者、书名、出版年份等。 Users——第二个文件包含注册用户的信息，如用户id、位置。 ratings——评级包含诸如哪个用户对哪本书给出了多少评级之类的信息。