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。

目录

1.项目背景
2.数据获取
3.数据预处理
4.探索性数据分析
5.特征工程
6.构建图书推荐模型
7.模型评估与预测
8.结论与展望

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。