基于 KNN 的图书推荐引擎
日期: January 29, 2024 作者: CZY
描述
本项目实现了一个基于 KNN（K-Nearest Neighbors）算法的图书推荐引擎。该引擎利用 90,000 名用户对 270,000 册书籍的 110 万份评分（评分范围为 1 至 10），根据用户的评分历史进行个性化推荐。
功能特点
- 用户评分数据: 使用了来自 90,000 名用户的评分数据，涵盖了 270,000 册书籍。评分数据包括从 1 到 10 的评分，确保了推荐结果的多样性与准确性。
- KNN 推荐算法: 基于 KNN 算法，推荐引擎根据用户的评分历史找到相似的用户或书籍，提供个性化推荐。
- 可扩展性: 该推荐引擎支持大规模数据集，可以扩展以处理更多的用户和书籍。
- 基于 TensorFlow 实现: 该项目使用 TensorFlow 完成，能够轻松进行算法优化和模型调整。
附加信息
该图书推荐系统是基于 KNN 算法开发的，适用于图书、电影等领域的个性化推荐任务。用户可以通过该系统根据自己历史评分获得类似用户的推荐，提升阅读体验。