55、相似产品内容推荐系统与印度法律文件提取式摘要

相似产品内容推荐系统与印度法律文件提取式摘要

1. 相似产品内容推荐系统

1.1 推荐系统简介

在当今数字化时代，信息爆炸使得用户在海量的产品中找到符合自己需求的内容变得困难。为了解决这个问题，推荐系统应运而生。这里介绍了针对书籍和电影的基于内容的推荐系统，使用了“Book - Crossing data set”书籍数据集和“IMDB_Top250Engmovies2_OMDB_Detailed.csv”电影数据集，实现了分别对书籍和电影进行精准推荐的模型。

1.2 书籍推荐系统操作步骤

1. 数据获取与预处理 ：获取训练和测试推荐系统所需的数据集，并对数据集进行预处理。
2. 数据合并 ：将数据集中的三个表合并，创建一个包含所有字段的单表，形成数据透视表。
3. 计算相关系数 ：根据数据透视表计算相关系数。
4. 推荐相似书籍 ：基于已计算的相关系数值，找出与目标书籍相关的其他书籍，并向用户推荐相似书籍。

1.3 电影推荐系统操作步骤

1. 数据预处理 ：对电影数据集进行预处理。
2. 计算词袋向量 ：使用CountVectorizer对预处理数据中的词袋列进行处理，计算所有电影之间的余弦相似度。
3. 生成推荐 ：利用之前生