添加一个功能基于同一类别的笔记进行推荐，或者根据用户的历史记录和偏好进行个性化推荐等。

好的，以下是一个添加了推荐功能的笔记系统，基于同一类别的笔记进行推荐，并根据用户的历史记录和偏好进行个性化推荐的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取笔记数据
notes = pd.read_csv('notes.csv')

# 将笔记文本转换为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(notes['text'])

# 使用MiniBatchKMeans算法进行聚类，加速计算
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, batch_size=100)
kmeans.fit(X)

# 计算每个笔记所属的类别
labels = kmeans.predict(X)

# 计算每个类别的笔记列表
note_clusters = {}
for i in range(len(notes)):
    label = labels[i]
    if label not in note_clusters:
        note_clusters[label] = []
    note_clusters[label].append(i)

# 定义一个基于同一类别的笔记进行推荐的函数
def recommend_by_cluster(note_id):
    label = labels[note_id]
    cluster = note_clusters[label]
    cluster.remove(note_id)
    return cluster

# 定义一个基于用户历史记录和偏好进行个性化推荐的函数
def recommend_personalized(user_history, user_preferences):
    sim_scores = cosine_similarity(X[user_history], X)
    sim_scores = sim_scores.flatten()
    sim_scores[user_history] = -1
    sim_scores *= user_preferences
    indices = np.argsort(-sim_scores)[:10]
    return indices

# 示例：对第一篇笔记进行基于同一类别的推荐
note_id = 0
cluster = recommend_by_cluster(note_id)
print('基于同一类别的推荐：', cluster)

# 示例：对用户历史记录和偏好进行个性化推荐
user_history = [1, 3, 5]
user_preferences = np.array([0.5, 0.3, 0.2, 0, 0, 0])
indices = recommend_personalized(user_history, user_preferences)
print('个性化推荐：', indices)

上述代码中，我们首先使用`MiniBatchKMeans`算法将笔记聚类成3个类别，然后计算每个笔记所属的类别，并计算每个类别的笔记列表。接着，我们定义了两个推荐函数：`recommend_by_cluster`函数基于同一类别的笔记进行推荐，`recommend_personalized`函数基于用户的历史记录和偏好进行个性化推荐。具体来说，`recommend_personalized`函数首先计算用户历史记录中每篇笔记与所有笔记的余弦相似度，然后根据用户的偏好将相似度打分，最后选择分数最高的10篇笔记作为推荐结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和参数调整，以获得更好的推荐效果。