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recommender
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2021-03-22
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成为阅读机 我们希望根据用户对书名的选择向用户推荐书。 为此,我们将使用机器学习算法来分析文本,以找到与用户选择最相似的书。 我们在用什么? Scikit Learn,Pandas,Postgres SQL,HTML / CSS,Flask,Jinja,Google幻灯片(演示) 我们要预测什么? 根据用户对书名的选择,我们将使用基于内容的系统来提供推荐,该系统使用书名,作者,出版商和类别(流派)来扩大他们的品味。 我们的模型 对于我们的推荐系统,我们使用以下图书属性: 标题 作者 发行人 类别(类型) 数据 如果您想查看我们的完整数据集,可以在找到。 然后,将其加载到我们的Postgres SQL数据库中[插入链接] 该数据最初是从Kaggle的两个单独的数据集中提取的: 然后,我们将这些数据合并到上面链接的CSV中。 从那里,我们清除了Jupyter的数据。 最后结果 如
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books.csv 3.93MB
data_cleaning.ipynb 44KB
final_cleaned.csv 1.07MB
books_2.csv 1.47MB
cleaned_description.csv 3.12MB
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邱笑晨
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