基于内容的推荐算法对豆瓣图书数据集进行预处理以及代码

基于内容的推荐算法是通过分析物品本身的特征，来推荐与用户已经喜欢的物品相似的物品。对于豆瓣图书数据集，我们可以使用书籍的属性（如作者、出版社、主题等）作为物品的特征，然后计算书籍之间的相似度。下面是对豆瓣图书数据集进行预处理的代码。

1. 下载数据集并解压缩

数据集可以从豆瓣网站上下载，链接为：https://book.douban.com/subject_search?search_text=&cat=1001&start=0。将下载好的数据集解压缩到指定文件夹下。

2. 导入数据

导入数据集中的图书信息，包括书名、作者、出版社、主题等属性。这里我们使用Pandas库来读取CSV格式的文件。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
books_df = pd.read_csv("douban_books.csv")
# 选择需要的属性列
books_df = books_df[["title", "author", "publisher", "subject"]]
# 将NaN值替换为""
books_df = books_df.fillna("")

3. 特征提取

对每个属性列进行特征提取，将每个属性转化为一个向量表示。这里我们使用TfidfVectorizer来对文本进行特征提取。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 初始化TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 对每个属性列进行特征提取
title_vectors = vectorizer.fit_transform(books_df["title"])
author_vectors = vectorizer.fit_transform(books_df["author"])
publisher_vectors = vectorizer.fit_transform(books_df["publisher"])
subject_vectors = vectorizer.fit_transform(books_df["subject"])

4. 计算相似度

通过计算向量之间的余弦相似度来计算图书之间的相似度。这里我们使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数来计算余弦相似度。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算图书之间的相似度矩阵
title_similarities = cosine_similarity(title_vectors)
author_similarities = cosine_similarity(author_vectors)
publisher_similarities = cosine_similarity(publisher_vectors)
subject_similarities = cosine_similarity(subject_vectors)

# 将四种相似度矩阵加权平均，得到最终的相似度矩阵
similarities = (title_similarities + author_similarities + publisher_similarities + subject_similarities) / 4

以上就是对豆瓣图书数据集进行预处理的代码。根据相似度矩阵，可以实现基于内容的推荐算法。