Goodreads必读书籍列表图书信息数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Goodreads, 必读书籍, 图书信息, 书籍描述, 图书分类, 网络爬虫, 数据集
数据概述：
本数据集源自Goodreads网站上“每个人都应该至少读一次的书籍”列表。数据收集过程分为两个主要阶段，以确保全面且准确地获取所有相关信息。
数据收集步骤：
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书籍URL抓取：
目标：此步骤的主要目标是从Goodreads页面提取书籍的URL及其对应的标题。
方法：使用定制的Python脚本（scraper/book_url_scraper.py）抓取Goodreads页面，识别每本书的URL。该脚本系统地解析列表页面的HTML结构，提取URL并与书名配对。
数据存储：收集到的URL和标题被编译成CSV文件book_urls.csv，存储在scraper文件夹中。该CSV文件作为参考列表，包含后续数据收集所需的基本链接和标题。
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书籍详细信息抓取：
目标：通过使用上一步获取的URL，收集每本书的详细描述和流派分类，以丰富数据集。
方法：使用book_urls.csv中存储的URL，开发并执行另一个Python脚本（scraper/book_details_scraper.py）。该脚本访问每个URL，检索书籍的详细描述并识别其流派。此过程涉及解析书籍页面以准确提取相关信息。
数据存储：提取的描述和流派被组织并保存到data文件夹中的CSV文件book_details.csv中。该文件包含每本书的全面信息，包括其描述和流派，便于详细分析和研究。
总结：
本次数据收集共获得了6313本书籍的详细信息。该数据集包括书名、URL、详细描述和流派等关键信息。通过分阶段的结构化方法，分别使用脚本提取URL和抓取详细数据，确保数据集的全面性和组织性。最终的数据集book_details.csv为进一步探索、分析和深入了解Goodreads上推荐的文学作品提供了坚实的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括图书推荐系统构建、图书市场研究、文学作品分析、以及用户阅读偏好分析等。研究人员可以使用此数据进行文本分析，了解不同书籍的特点和内容，或者进行流派分类的研究；读者可以根据书籍描述和流派信息，发现感兴趣的书籍。此外，该数据集还可用于教育目的，例如图书推荐，帮助学习者理解不同书籍的特点。
