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title: 基于 KNN 的图书推荐引擎
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challengeType: 10
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forumTopicId: 462378
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dashedName: book-recommendation-engine-using-knn
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# --description--
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在这个挑战中，你将使用 K-近邻算法创建一个书籍推荐算法。
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你将使用 Book-Crossings 数据集。 该数据集包括 90,000 名用户对 270,000 册书籍的 110 万份评分（评分从 1至 10）。
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你可以[在 Replit 上查看整个项目的具体描述和初始代码](https://colab.research.google.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-book-recommendation-engine/blob/master/fcc_book_recommendation_knn.ipynb)。
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进入该链接后，在你自己的账户或本地创建一个笔记本的副本。 一旦你完成项目并通过链接中的测试，请在下面提交你的项目链接。 如果你提交的是 Google Colaboratory 的链接，请确保打开链接共享时选择 “anyone with the link”。
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我们仍在开发机器学习课程的交互式课程部分。 现在，你可以通过这个认证视频挑战。 你可能还需要寻找额外的学习资源，类似于你在现实世界项目上所做的工作。
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# --hints--
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它应该通过所有的 Python 测试。
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```js
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# --solutions--
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```py
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# Python challenges don't need solutions,
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# because they would need to be tested against a full working project.
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# Please check our contributing guidelines to learn more.
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