DouBanRecommend:基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎简单构建neo4j-源码

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