根据读者喜欢的书籍,
以下是基于读者的喜好推书籍的高层次算法: 1.收集读者的喜好信息,例如他们喜欢的类型,喜欢的作者,喜欢的长度和评级门.可以通过调查或分析他们的阅读历史来收集这些信息. 2.创建一家书籍数据库,包括关于他们的类型,作者,长度和平均评级的信息. 3.使用读者的喜好来过书籍数据库.例如,只考虑属于读者的喜欢类型的书籍,由他们喜欢的作者写的书籍,在他们喜欢的长度范围内,并且平均评级高于他们的评级门. 4.从过清单中使用推算法来向读者建议书籍. 这可以通过各种协作,基于内容的过,或过方法进行. 5.根据读者的喜好,该算法可以使用其他方法来收集书籍的建议和建议. 6.根据读者的建议,该算法可以使用其他方法来提供关于书籍的简要概述和评价.