Bu proje, kullanıcı temelli ve içerik temelli işbirlikçi filtreleme algoritmalarını kullanarak kitap önerileri sunar. Öncelikle model_trainer.py dosyası çalıştırılarak öneri sistemine ait modeller oluşturulmalı ve kayıt edilmelidir. Ardından, app.py dosyası çalıştırılarak kullanıcı ve kitaplara göre öneri alınabilir. Surprise kütüphanesi kullanılarak kullanıcı puanlamalarından modeller eğitilmiş ve kaydedilmiştir. Kullanıcılar, benzer kullanıcıların beğenilerine göre öneriler alabilir veya seçilen bir kitaba benzer kitaplar listelenebilir.

This project offers book recommendations using user-based and item-based collaborative filtering algorithms. First, the model_trainer.py file should be run to create and save the recommendation models. Then, by running the app.py file, recommendations can be retrieved based on users or books. Models are trained and saved using the Surprise library, based on user rating data. Users can receive suggestions based on preferences of similar users or get books similar to a selected one.