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摘要 - 在当今的数字时代，读者的偏好在不断变化，提供量身定制和精确的书籍建议对于吸引用户和扩展平台至关重要。本研究介绍了一种混合图书推荐系统，该系统利用了高级机器学习方法，例如情感分析和实时数据处理，以解决传统推荐模型所面临的问题。框架强调分析用户反馈，社交媒体趋势以及过去的阅读习惯，以提供异常个性化和情感上的建议。通过基于深度学习的预测建模，协作过滤和NLP的结合，该系统可确保对用户偏好有透彻的了解。这种适应性的模型不仅提高了建议的准确性，还提高了用户满意度和长期参与，为当代电子商务驱动的推荐平台的不断发展的要求提供了整体解决方案。索引术语分析，自然语言处理，书籍建议，用户评论，机器学习，个性化，协作过滤，基于内容的过滤。
通过情感分析使用...
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