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摘要： ［目的／意义］旨在为寻找简单有效的图书推荐分类算法提供参考。［方法／过程］构建了包括数据预处理、分类器和图书推荐引擎的基于模型的图书推荐系统。指出应在数据预处理时对书籍的属性值进行选择和格式化，需对比不接受文本数据和接受文本数据的两组分类器，并选择合适的特征，如作者、年份、出版商、用户ID、位置和年龄，进行评分预测。以图书评分数据集作为案例分析，对比了朴素贝叶斯多项式、SGD、朴素贝叶斯、贝叶斯网络和C4.5分类器方法，从准确率、RMSE等方面进行了算法性能比较。［结果／结论］朴素贝叶斯是图书推荐的最佳选择，准确率达到70%以上。
