项目申报+年度研究计划

数据分析和可视化

01

(1) 对采集的数据进行统计分析，了解各类图书的评价和推荐情况。(2) 使用Python可视化工具库（如matplotlib、seaborn等）绘制各类图书的评分分布、评论数量分布等图表，以便直观地展示数据特征。(3) 根据分析结果，编写详细的报告和图表解释，总结图书评价和推荐的趋势。

数据采集和预处理

年度研究计划

04

(1) 使用Python爬虫技术从豆瓣网站获取图书榜单数据，包括书名、作者、评分、评论数量等信息。(2) 对获取的数据进行清洗、整理和格式化，处理无效数据和异常值。(3) 存储数据以便后续分析和可视化。

项目总结与展望

02

03

(1) 利用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对数据进行分类和预测，找出影响用户评价图书的因素。(2) 构建推荐系统模型，根据用户的阅读历史和评价偏好为用户推荐合适的图书。

模型构建与应用

(1) 对整个项目进行总结，撰写项目报告，阐述实现过程、方法、结果和经验教训。(2) 根据项目实施情况和市场反馈，对未来工作进行规划和展望。