书蕴——基于书评的智能推荐系统

前言

计算机设计大赛在即，和冬瑜、承意组队参加人工智能组，报的题目的：书蕴——基于书评的智能书籍推荐系统。
主体上是去做一个web系统，系统的核心功能是书籍收藏与书籍推荐。根据用户收藏书籍的书评（划重点了），来为用户推荐书籍

创新点

基于书籍标签协同过滤算法
基于word2vec方法的自然语言处理
标签抽取（这个名词还没想好）

思路

数据获取
数据文本预处理
训练word2vec模型
使用word2vec模型迭代获取标签
协同过滤算法对标签处理，实现推荐
web系统

数据获取篇

主要是冬瑜写的python爬虫，来源是豆瓣读书，目前效率较为低下，正在尽力找到有效的方案

数据文本预处理

去除html标签与换行
去除停用词
分词
保存为文本

具体内容记录在另一篇博客：[书蕴笔记-0]文本预处理

训练word2vec模型

主要使用python的gensim包下的word2vec训练模型，模型以每本书的所有书评为主体。
之后可能考虑用一类书的书评整体训练模型。

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践
Deep learning with word2vec

以下参数解释来自博客：word2vec词向量训练及gensim的使用
参数解释：

sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。

size是输出词向量的维数，值太小会导致词映射因为冲突而影响结果，值太大则会耗内存并使算法计算变慢，一般值取为100到200之间。

window是句子中当前词与目标词之间的最大距离，3表示在目标词前看3-b个词，后面看b个词（b在0-3之间随机）。

min_count是对词进行过滤，频率小于min-count的单词则会被忽视，默认值为5。

negative和sample可根据训练结果进行微调，sample表示更高频率的词被随机下采样到所设置的阈值，默认值为1e-3。

hs=1表示层级softmax将会被使用，默认hs=0且negative不为0，则负采样将会被选择使用。

workers控制训练的并行，此参数只有在安装了Cpython后才有效，否则只能使用单核。

具体内容记录在另一篇博客：~~（占坑，等下写）~~ [书蕴笔记-1]word2vec模型训练

使用word2vec模型迭代获取标签

通过模型vocabulary词频最高的5个词查询其距离最近的5个词，迭代100词，得到标签集（数字仅实验参考，具体会重新调整）

具体内容记录在另一篇博客：~~（占坑，等下写）~~ [书蕴笔记-2]使用word2vec模型迭代获取标签

协同过滤算法对标签处理，实现推荐

还没看，开会之后具体制定

web系统

写个从前端到后台的web

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