## 项目概述本项目是一个完整的书籍推荐系统第五版（Complete Book Recommendation System V5），采用混合推荐策略，能够处理6种不同的用户场景，提供智能化的书籍推荐服务。## 系统架构### 核心设计思路系统采用**混合推荐策略**，结合了以下几种推荐算法：1. **协同过滤推荐**：基于用户相似度的推荐
2. **流行度推荐**：基于书籍评分和评价数量的推荐
3. **冷启动推荐**：针对新用户的多策略推荐
4. **人口统计学推荐**：基于用户年龄群体的推荐
5. **多样性推荐**：基于作者和出版年代的多样化推荐
6. **趋势推荐**：基于当前热门趋势的推荐### 系统特点- ✅ **全场景覆盖**：处理6种不同用户场景
- ✅ **智能冷启动**：为新用户提供个性化推荐
- ✅ **完整错误处理**：多层次的异常处理和回退机制
- ✅ **详细推荐解释**：每个推荐都有明确的推荐理由
- ✅ **数据预处理**：完整的数据清洗和预处理流程
- ✅ **可视化支持**：收集可视化数据用于分析## 数据结构### 输入数据文件1. **Preprocessed_data.csv**：预处理后的数据文件
2. **BX-Book-Ratings.csv**：书籍评分数据
3. **BX_Books.csv**：书籍信息数据
4. **BX-Users.csv**：用户信息数据### 主要数据字段- **用户数据**：User-ID, Age, Location
- **书籍数据**：ISBN, Book-Title, Book-Author, Year-Of-Publication, Publisher
- **评分数据**：User-ID, ISBN, Book-Rating## 核心功能模块### 1. 数据加载与预处理模块```python
def load_and_preprocess_data(self, sample_size=10000)
```**功能**：
- 加载多个数据文件，支持多种编码格式
- 数据清洗和格式标准化
- 用户采样以控制内存使用
- 收集可视化数据**特点**：
- 智能编码检测（UTF-8, ISO-8859-
