【文件属性】：
文件名称：DouBanRecommend:基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎简单构建neo4j
文件大小：14.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 20:41:33
Python
DouBanRecommend
基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎简单构建neo4j
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）、知识图谱引擎、中内嵌的推荐算法。
主要拿来做练习，数据来源可见。
练习内容：
豆瓣图书推荐 + 搜索模块
豆瓣图书知识库简单应用（Neo4j的使用）
推荐与搜索模块再结合豆瓣内部的API就更加牛逼~~~！（）
20210130 更新
将book_excel.csv压缩成book_excel.zip放在文件夹book_recomend下面
一、数据整理
简单的把爬虫数据进行简单的整理。主要做了一下针对每本书的评分，数据源中有两个值得用的字段：豆瓣书籍评分 + 书籍阅读人数，先等级化，然后进行平均，简单的得到了该书籍的得分。
# 把豆瓣读书评分 / 豆瓣读书人群数量 进行分箱
book_excel_all['rank_rank'] = pd.qcut(book_ex
【文件预览】：
DouBanRecommend-master
----douban_kg()
--------book1.png(5KB)
--------book_excel_public.csv(121KB)
--------book_excel_type.csv(418B)
--------book_2.png(34KB)
--------book_excel_name.csv(4.98MB)
--------book3.png(339KB)
----README.md(9KB)
----book_recomend()
--------item_data_item.csv(6KB)
--------REAMDE.md(826B)
--------item_data_generator.py(765B)
--------recomend.py(2KB)
--------book_excel.zip(12.03MB)