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古詩詞是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化上璀璨的明珠，兩千年來，我國優(yōu)秀詩人輩出，其詩作若滿天繁星，內容豐富影響深遠。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，推薦系統(tǒng)在我們的生活中處處可見，為越來越多的用戶提供了便利。然而，目前對于古詩詞的個性化智能推薦系統(tǒng)比較匱乏，絕大多數(shù)的詩詞網(wǎng)站也只是對于詩詞內容的簡單展示，而非推薦，所以進行古詩詞推薦方面的研究對于促進中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的傳播具有重要意義。本文基于Word2vec模型，通過利用網(wǎng)絡上爬取的古詩詞數(shù)據(jù)進行訓練，實現(xiàn)了古詩詞的個性化推薦。
本文首先利用開源爬蟲框架Requests 從互聯(lián)網(wǎng)上爬取需要的古詩詞數(shù)據(jù)，然后將爬取到的每一首古詩詞的譯文和賞析利用Python 中的jieba 分詞庫進行分詞、去噪，生成古詩詞語料庫，進而利用該語料庫訓練Word2vec 模型，并通過該模型得到每一首古詩詞在該語料庫中的向量表示，最后使用余弦距離計算出古詩詞之間的相似度，選取相似度最高的十首古詩進行推薦。
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