用matlab对豆瓣图书top250进行基于内容的推荐算法预处理以及代码

基于内容的推荐算法预处理包括数据清洗、特征提取和相似度计算。以下是基于Matlab实现的预处理代码：

% 数据清洗
data = readtable('douban_book_top250.csv'); % 读入数据
data(isnan(data.rating),:) = []; % 删除评分为NaN的数据
data(isnan(data.price),:) = []; % 删除价格为NaN的数据

% 特征提取
title = data.title; % 书名
author = data.author; % 作者
publisher = data.publisher; % 出版社
category = data.category; % 分类
abstract = data.abstract; % 摘要

% 构建词袋模型
bag = bagOfWords([title; author; publisher; category; abstract]);

% 提取关键词
keywords = topkwords(bag, 2000);

% 计算TF-IDF矩阵
tfidf = tfidf(bag, 'Normalization', 'none');

% 相似度计算
similarity = pdist(tfidf, 'cosine'); % 计算余弦相似度
similarity = squareform(similarity); % 转换成矩阵形式

上述代码首先读入原始数据，然后进行数据清洗，删除评分和价格为NaN的数据。接着进行特征提取，将书名、作者、出版社、分类和摘要合并成一个文本集合，构建词袋模型，并提取出现频率最高的2000个关键词。然后计算TF-IDF矩阵，用余弦相似度计算每本书之间的相似度，并将结果保存在一个矩阵中。

需要注意的是，上述代码中的`douban_book_top250.csv`文件是一个包含豆瓣图书top250数据的CSV文件，可以从网上下载。同时，上述代码中使用了Matlab自带的文本分析工具箱，需要先安装该工具箱才能运行。

参考资料：

[1] Matlab文本分析工具箱官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/textanalytics/index.html

[2] 基于内容的推荐系统之Matlab实现：https://www.jianshu.com/p/7a36f7e8f4a5