Kitabe

Kitabe （印地语中的书）是为所有读书爱好者建造的书籍推荐系统。只需对一些书进行评分，并立即为您量身定制建议。
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内容

• 演示？
• 方法 ？
  • 目标✍
  • 数据集？
  • 预处理？
  • 模型探索？
  • 最终结果？
• 项目结构？‍♀️
• 做
• 贡献？‍♂️
• 笔记本和文件？
• 参考 ？
• 贡献者？
• 许可证✍

演示？

实时申请

目标✍

我们的目标是为所有书籍爱好者构建一个应用程序♥像我们一样，您要做的就是对一些您喜欢的书进行评分，并且该应用程序会做到它是伏都教魔术吗？‍♂️并给您更多您可能喜欢的书？阅读。

数据集？

我们用于此任务的数据集是GoodBooks-10k数据集。它由10k书组成，总收视率为600万。那是巨大的！ ？。还有更多巨大的数据集，例如书交叉，但它们有点老？

数据集结构

 GoodBooks10k
    ├── books.csv         # Contains book info with book-id
    ├── ratings.csv       # Maps user-id to book-id and rating
    ├── book_tags.csv     # Contains tag-id associated with book-ids
    ├── tags.csv          # Contains tag-name associated with tag-id
    ├── to_read.csv       # Contains book-ids marked as to-read by user

预处理？

由于这是一个建议问题，因此我们必须确保books.csv尽可能清洁，并且仅考虑存在书ID的评级，反之亦然。

books.csv更多清洁

• 缺少书籍图像URL
• 书籍和评级重复

模型探索？

对于建议问题，有多种方法可以：

• 嵌入矩阵
• 单数基质分解
• 期限频率

我们尝试了几种方法，并选择了嵌入矩阵和项频率。

• 嵌入矩阵- 此方法通常称为FunKsvd，该方法于2004年获得Netflix奖。由于它是一种基于梯度的功能最小化方法，因此我们喜欢​​将其称为嵌入矩阵。称其为SVD使其与线性代数中的一个混淆。这种嵌入矩阵为每个用户和每本书构造了一个向量，因此，当产品使用其他约束时，它会给我们带来评分。有关Funksvd的更多详细信息，请参阅此信息。我们使用嵌入书作为书籍的代表来推断潜在的模式。这导致嵌入能够从同一作者那里检测书籍，并推断出小说，自传等类型。

• 术语频率- 此方法就像上面的辅助函数一样，它在嵌入失败的地方发光。术语频率考虑到书名中的令牌，无论是书名本身，作者的名字和评级。考虑到它，它找到了与额定书籍中的代币紧密匹配的书籍。

？每个步骤的代码都可以在笔记本和文件部分中找到。

最终结果？

图像说明了一切。

项目结构？‍♀️

 Kitabe
│
├───BookRecSystem               # Main Project Directory
│
├───mainapp                     # Project Main App Directory
│   │
│   └───migrations              # Migrations
│
├───static
|   |                           # Static Directory
│   └───mainapp
│       ├───css                 # CSS Files
|       |
│       ├───dataset             # Dataset Files
│       │
│       ├───gif                 # GIF Media
│       │
│       ├───model_files         # Model Files
|       |   |
│       │   ├───surprise        # FunkSVD Files
│       │   │
│       │   └───cv              # CV Files
│       │
│       └───png                 # PNG Media FIles
|
└───templates                   # Root Template DIrectory
    |
    ├───account                 # Account App Templates
    │
    └───mainapp                 # Project Main App Templates

做

• 在用户中展示流行的书籍
• 添加Ajax视图测试
• 添加模型测试
• 使用比计数矢量器更好的方法

笔记本和文件？

• 所有数据集和模型文件
• 清洁和嵌入笔记本
• 修复缺少的图像笔记本
• 类型Wise＆TFIDF矢量器笔记本

参考 ？

• 数据集
• count vectorizer
• Books2Rec

贡献者？

许可证✍

 MIT License

Copyright (c) 2020 Praful Mohanan & Prajakta Mane

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