import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 读取数据集并进行数据清洗df = pd.read_csv('douban_books_top250.csv', encoding='utf-8')df = df[['title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary']]df = df.dropna()df = df.reset_index(drop=True)# 对每本图书的关键信息进行向量化处理vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')tfidf = vectorizer.fit_transform(df['tags'] + ' ' + df['summary'])# 根据用户的偏好和图书的相似度进行推荐def recommend_books(user_input, n): user_input_vec = vectorizer.transform([user_input]) similarities = cosine_similarity(user_input_vec, tfidf).flatten() indices = similarities.argsort()[::-1][:n] recommendations = df.loc[indices] return recommendations分析这段代码

这段代码实现了一个基于TF-IDF和余弦相似度的图书推荐系统：

1. 首先，代码读取了一个名为'douban_books_top250.csv'的数据集，并选择了数据集中的'title', 'author', 'publisher', 'tags', 'summary'这些关键信息，并进行了数据清洗（删除了缺失值）。

2. 接着，通过使用TfidfVectorizer对每本图书的'tags'和'summary'进行向量化处理，得到了一个TF-IDF矩阵。

3. 当用户输入偏好信息时，该信息也会被向量化，并与每本图书的向量计算相似度（余弦相似度），得到一个相似度矩阵。

4. 最后，根据相似度矩阵，根据用户想要的推荐数量n，推荐n本最相似的图书给用户。

可以看出，这段代码使用了机器学习中的文本向量化和相似度计算方法，实现了一个简单的图书推荐系统。