## 項目概述本項目是一個完整的書籍推薦系統第五版（Complete Book Recommendation System V5），采用混合推薦策略，能夠處理6種不同的用戶場景，提供智能化的書籍推薦服務。## 系統架構### 核心設計思路系統采用**混合推薦策略**，結合了以下幾種推薦算法：1. **協同過濾推薦**：基于用戶相似度的推薦
2. **流行度推薦**：基于書籍評分和評價數量的推薦
3. **冷啟動推薦**：針對新用戶的多策略推薦
4. **人口統計學推薦**：基于用戶年齡群體的推薦
5. **多樣性推薦**：基于作者和出版年代的多樣化推薦
6. **趨勢推薦**：基于當前熱門趨勢的推薦### 系統特點- ? **全場景覆蓋**：處理6種不同用戶場景
- ? **智能冷啟動**：為新用戶提供個性化推薦
- ? **完整錯誤處理**：多層次的異常處理和回退機制
- ? **詳細推薦解釋**：每個推薦都有明確的推薦理由
- ? **數據預處理**：完整的數據清洗和預處理流程
- ? **可視化支持**：收集可視化數據用于分析## 數據結構### 輸入數據文件1. **Preprocessed_data.csv**：預處理后的數據文件
2. **BX-Book-Ratings.csv**：書籍評分數據
3. **BX_Books.csv**：書籍信息數據
4. **BX-Users.csv**：用戶信息數據### 主要數據字段- **用戶數據**：User-ID, Age, Location
- **書籍數據**：ISBN, Book-Title, Book-Author, Year-Of-Publication, Publisher
- **評分數據**：User-ID, ISBN, Book-Rating## 核心功能模塊### 1. 數據加載與預處理模塊```python
def load_and_preprocess_data(self, sample_size=10000)
```**功能**：
- 加載多個數據文件，支持多種編碼格式
- 數據清洗和格式標準化
- 用戶采樣以控制內存使用
- 收集可視化數據**特點**：
- 智能編碼檢測（UTF-8, ISO-8859-