Python基于深度学习算法实现图书推荐系统项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

在线推荐系统是许多电子商务网站的事情。推荐系统广泛地向最适合其口味和特征的顾客推荐产品，根据真实世界中的用户-图书交互记录，利用深度学习相关技术，建立一个精确稳定的图书推荐系统，预测用户可能会进行阅读的书籍。

本项目应用深度学习嵌入模型来实现图书推荐系统。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)：

部分数据展示：

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

从上图可以看到，总共有3个字段。

关键代码：

3.2缺失值统计

使用Pandas工具的info()方法统计每个特征缺失情况：

从上图可以看到，数据不存在缺失值，总数据量为981756条。

关键代码：

3.3查看数据集形状

通过Pandas工具的shape属性来查看数据集的形状：

关键代码如下：

统计用户数量和图书数量：

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1.分组可视化

通过评分进行分组统计，如下图所示：

5.特征工程

5.1 数据集拆分

数据集分为训练集和测试集，80%训练集和20%测试集，关键代码如下：

6.构建图书推荐模型

主要使用深度学习嵌入模型算法，用于目标推荐。

6.1 建立初始嵌入模型 

模型概要信息：

6.2 训练集损失图

6.3 模型评估

通过上图可以看出，此模型的损失为0.9201。

6.4 模型预测

6.5 模型优化 

模型概要信息：

7.模型评估与预测

7.1 训练集损失图

7.2 评估指标及结果

通过上图可以看到，优化后的模型损失为0.7458，模型损失比初始化模型有所降低。

7.3 模型预测

通过上图可以看出，可以根据预测出来的评分来进行为用户推荐图书，例如：可以按照用户分组排序，评分从高到低排序，把评分高的图书推荐给用户。

8.结论与展望

综上所述，本项目采用深度学习算法来构建图书推荐系统，最终证明了我们提出的模型效果良好，可用于日常生活中进行建模预测，以提高生产价值。

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：
 
# 获取方式一：
 
# 项目实战合集导航：
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二：
 
链接：https://pan.baidu.com/s/1QvfRfG54Occ_suTZToU2Og 
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