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随着读者阅读的书籍越来越多，对个性化和有效内容推荐的需求也变得比以往更加明显。我们对图书推荐系统的探索揭示了各种复杂的算法，它们充当着文学指南的作用。这些算法筛选了大量的书籍，为读者提供与他们的独特偏好、历史阅读行为和人口统计特征精确匹配的内容。我们研究了各种推荐模型，以找到最适合我们推荐系统的模型。例如，基于内容的过滤根据属性和用户偏好推荐书籍，而协同过滤则利用集体用户行为进行推荐。混合模型融合了多种方法以提高准确性，证明了推荐系统设计的活力。我们还探讨了人工智能如何发挥作用
图书推荐系统和人工智能图书搜索
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