图书推荐算法毕业论文【附代码+数据】

✅博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。

---

1. LSTM-CNN-Attention 分类算法原理
   • 首先利用 Fast Text 模型对图书标题和图书介绍字段进行处理，生成词向量。Fast Text 模型能够快速有效地将文本中的词语转化为向量表示，它可以捕捉到词语的语义信息。对于图书标题和介绍这种文本信息，通过 Fast Text 模型生成的词向量为后续处理提供了基础的语义特征表示。
   • 接着使用 LSTM（长短期记忆网络）来提取上下文信息。LSTM 擅长处理序列数据中的长期依赖关系，在图书文本中，词语的前后顺序往往蕴含着重要的语义和逻辑关系。LSTM 可以通过其门控机制，有选择地记忆和遗忘信息，从而更好地捕捉到图书文本的上下文语义特征。将 LSTM 提取的信息和原始信息组合成新的特征，这样就综合了原始文本的局部信息和经过 LSTM 处理后的上下文相关的全局信息。
   • 然后利用 CNN-Attention（卷积神经网络 - 注意力机制）进行局部特征的提取。CNN 能够有效地提取局部特征，对于图书文本中的一些关键局部模式，如特定的词语组合等，CNN 可以很好地捕捉到。而注意力机制则可以让模型更加关注文本中的重要部分，通过对不同位置的特征赋予不同的权重，突出对分类有重要影响的局部特征，从而获得更好的图书分类效果，有助于更准确地对新图书进行分类，缓解冷启动问题中因新用户缺乏行为数据而导致的分类不准确情况。

（二）离线图书推荐算法

1. AJBF 算法概述
   • AJBF 算法是一种综合了多种技术的离线推荐算法，旨在根据用户长期的历史行为数据提供精准的图书推荐。它以 ALS（交替最小二乘法）协同过滤算法作为召回阶段的核心方法。ALS 协同过滤算法通过分析用户对图书的评分等历史行为数据，挖掘用户和图书之间的潜在关系。它能够在大规模数据中快速找到与目标用户兴趣相似的其他用户或者与目标图书相关的其他图书，从而初步筛选出一批可能感兴趣的图书，大大减少了后续模型处理的数据量，使得整个推荐过程更加高效，推荐速度更快。
   • 在排序阶段，采用改进的 Fibinet 算法。改进的主要步骤包括对图书名进行 Jieba 分词。Jieba 分词是一种中文分词工具，它可以将图书名这种中文文本按照词语的边界进行分割，将连续的汉字序列切分成一个个有意义的词语单元。分词结果经 Bert 处理后转为词向量表示，Bert 模型能够深入理解词语的语义，并将其转化为高质量的向量形式，更好地捕捉图书名的语义特征。然后将这些词向量嵌入到 Fibinet 中，这样做有效缓解了传统推荐算法中忽略图书名语义和数据稀疏问题。通过充分考虑图书名的语义信息，能够更准确地衡量图书之间的相似性以及用户对图书的潜在兴趣，从而提高了推荐的精准度，为用户提供更符合其兴趣偏好的图书推荐列表。

（三）实时图书推荐算法

1. 改进的协同过滤推荐算法原理
   • 对传统的协同过滤推荐算法进行了改进，增加了评分阈值和增强因子。在实时推荐场景中，用户的近期行为往往更能反映其当前的兴趣偏好。通过设置评分阈值，可以筛选出用户近期较为关注和感兴趣的图书。例如，只考虑用户评分高于一定阈值的图书，这些图书更有可能是用户真正感兴趣的，从而排除一些用户随意浏览或不太感兴趣的图书对推荐结果的干扰。
   • 增强因子的引入则进一步强调了用户近期行为的重要性。通过用户的最近评分和图书间相似度来计算图书的推荐优先级。对于与用户近期高评分图书相似的其他图书，给予更高的推荐优先级。这样可以根据优先级快速将图书推荐给用户，使推荐结果更符合用户近期口味，更好地满足用户实时变化的兴趣需求。
   • 利用 Spark Streaming 和 Redis 等技术提高实时性。Spark Streaming 是一种实时流处理框架，它能够实时接收和处理用户的行为数据，如用户的实时评分、浏览记录等。当有新的数据产生时，Spark Streaming 可以快速对其进行处理和分析，及时更新推荐模型和推荐结果。Redis 是一种高性能的内存数据库，它可以快速存储和读取数据。在实时推荐中，将一些频繁使用的中间数据或结果数据存储在 Redis 中，如用户的近期行为数据、热门图书列表等，能够大大提高数据的读取速度，从而加快推荐过程，保证推荐系统的实时性，让用户能够及时获得符合其当下兴趣的图书推荐。

# 图书数据
book_titles = ["Book1", "Book2", "Book3", "Book4", "Book5"]
book_descriptions = ["This is a great book about history.", "A science fiction novel with amazing plot.", "A self-help book for personal growth.", "A mystery book that keeps you guessing.", "A classic literature work."]
user_ratings = [[5, 3, 0, 0, 0], [0, 4, 2, 0, 0], [0, 0, 5, 1, 0], [0, 0, 0, 4, 3], [3, 0, 0, 0, 5]]

# 简单的FastText词向量生成示例（这里只是模拟，实际需要使用FastText库）
def generate_fasttext_vectors(text):
    # 假设词向量维度为3
    return [0.1, 0.2, 0.3]  # 这里只是示例，实际应根据FastText模型生成

book_vectors = []
for title, description in zip(book_titles, book_descriptions):
    title_vector = generate_fasttext_vectors(title)
    description_vector = generate_fasttext_vectors(description)
    combined_vector = title_vector + description_vector
    book_vectors.append(combined_vector)

# 简单的LSTM模拟（这里只是示意，实际需要使用深度学习库中的LSTM层）
def lstm_process(vectors):
    # 假设经过LSTM处理后向量不变（实际会有变化）
    return vectors

lstm_output_vectors = []
for vector in book_vectors:
    lstm_result = lstm_process(vector)
    lstm_output_vectors.append(lstm_result)

# 简单的CNN-Attention模拟（这里只是示意，实际需要使用相应的库和模型）
def cnn_attention_process(vectors):
    # 假设处理后得到一个新的向量（这里只是示例）
    return [0.5, 0.6, 0.7]  # 实际应根据CNN-Attention模型处理得到

final_vectors = []
for vector in lstm_output_vectors:
    cnn_attention_result = cnn_attention_process(vector)
    final_vectors.append(cnn_attention_result)

# 简单的ALS协同过滤模拟（这里只是示意，实际需要使用相关的库和算法）
def als_recommendation(user_ratings):
    # 假设这里根据用户评分简单计算推荐图书索引
    recommended_book_indices = [0, 2, 4]  # 这里只是示例
    return recommended_book_indices

recommended_books_als = als_recommendation(user_ratings)

# 简单的Fibinet改进模拟（这里只是示意，实际的实现会复杂得多）
def fibinet_improvement(book_vectors):
    # 假设这里对向量进行一些简单处理后得到排序分数
    sorted_scores = [0.8, 0.6, 0.9, 0.7, 0.5]  # 这里只是示例
    return sorted_scores

sorted_scores = fibinet_improvement(book_vectors)

# 模拟实时推荐的评分阈值和增强因子处理
def real_time_recommendation(user_ratings, threshold=3, enhancement_factor=0.2):
    recent_ratings = user_ratings[-1]  # 假设取最后一次评分作为近期评分
    recommended_books = []
    for i, rating in enumerate(recent_ratings):
        if rating >= threshold:
            # 这里简单模拟根据评分和增强因子计算推荐优先级（实际会更复杂）
            priority = rating + enhancement_factor * rating
            recommended_books.append((book_titles[i], priority))
    # 假设按优先级降序排序推荐图书
    recommended_books.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [book[0] for book in recommended_books]

real_time_recommended_books = real_time_recommendation(user_ratings)

print("Final book vectors after LSTM-CNN-Attention processing:", final_vectors)
print("Books recommended by ALS:", [book_titles[i] for i in recommended_books_als])
print("Books sorted by Fibinet improvement:", [book_titles[i] for i, score in enumerate(sorted_scores)])
print("Real-time recommended books:", real_time_recommended_books)