数据集来自公开数据集goodbooks-10k,包含网站goodreads中对10,000本书共约6,000,0

goodbooks-10k数据集是一个公开数据集，其内容包括了来自网站goodreads的10,000本书的信息，总计约6,000,000条数据。这些数据涵盖了书籍的各种信息，例如书名、作者、评分、评论等等。

在这个数据集中，每一本书都有详细的信息记录，可以帮助人们更好地了解这些书籍的特点和受欢迎程度。这些数据可以被用于各种用途，比如分析书籍的流行趋势、评分分布、读者评论等等。研究人员可以利用这些数据来进行学术研究，出版商可以用这些数据来了解市场需求，读者们也可以通过这些数据来找到自己感兴趣的书籍。

另外，这个数据集也为机器学习和数据挖掘提供了宝贵的资源。研究人员和数据科学家可以利用这些数据来构建推荐系统、预测书籍销量、分析读者口味等等。这些数据对于图书产业的发展和读者阅读体验的改善都具有重要的意义。

总之，goodbooks-10k数据集是一个包含了大量书籍信息的公开数据集，对于学术研究、市场分析以及数据科学研究都具有重要的价值。这些数据的发布将有助于促进图书产业和阅读体验的进步。

相关问题

用matlab对豆瓣图书top250进行基于内容的推荐算法预处理和可视化并给出具体代码

首先，我们需要获取豆瓣图书top250的数据。可以在这里下载到数据集：https://github.com/zygmuntz/goodbooks-10k 。

接下来，我们将使用Matlab对数据进行处理和可视化。我们将使用以下步骤：

1. 加载数据集
2. 数据清洗
3. 特征提取
4. 相似度计算
5. 推荐算法实现
6. 结果可视化

代码如下：

Step 1: 加载数据集

data = readtable('books.csv');

Step 2: 数据清洗

我们需要将数据集中的一些列进行清洗，例如去除缺失值、删除不必要的列等。

% 删除不需要的列
data = removevars(data, {'bookID', 'isbn', 'isbn13', 'authors', 'average_rating', 'ratings_count', 'work_text_reviews_count'});

% 删除缺失值
data = rmmissing(data);

% 将title列转换为字符串类型
data.title = string(data.title);

Step 3: 特征提取

我们将使用自然语言处理工具包（NLP）来对书籍的标题进行特征提取。我们使用词袋模型来表示每个标题。我们需要对标题进行分词、去除停用词、词干化等处理。

% 加载自然语言处理工具包
nlp = nlp();

% 分词
data.tokenizedTitle = tokenizedDocument(data.title);

% 去除停用词
data.tokenizedTitle = removeWords(data.tokenizedTitle, nlp.StopWords);

% 词干化
data.tokenizedTitle = normalizeWords(data.tokenizedTitle, 'Style', 'stem');

Step 4: 相似度计算

我们将使用余弦相似度来计算书籍标题之间的相似度。

% 创建文档-词矩阵
bag = bagOfWords(data.tokenizedTitle);

% 计算相似度矩阵
similarityMatrix = full(tfidf(bag)) * full(tfidf(bag))';

Step 5: 推荐算法实现

我们将使用基于内容的推荐算法来推荐相似的书籍。我们将使用相似度矩阵来查找与给定书籍最相似的书籍。

% 给定书籍的索引
bookIndex = 1;

% 获取相似度向量
similarityVector = similarityMatrix(bookIndex, :);

% 根据相似度向量对书籍进行排序
[sortedValues, sortedIndices] = sort(similarityVector, 'descend');

% 获取前10个相似的书籍的索引
recommendedBooks = sortedIndices(2:11);

Step 6: 结果可视化

我们将使用Matlab的绘图工具箱来可视化结果。

% 获取推荐书籍的标题
titles = data.title(recommendedBooks);

% 绘制条形图
barh(sortedValues(2:11));
set(gca, 'ytick', 1:10, 'yticklabel', titles);
xlabel('相似度');

这是对豆瓣图书top250进行基于内容的推荐算法预处理和可视化的一个简单示例。实际应用中，还可以使用更复杂的特征提取方法，如词嵌入、主题建模等，以提高推荐的准确性。