文件名称:
Implicit-data-based-recommendation-system:一种基于用户听过的歌曲的数量和类型的音乐推荐系统| 约40,000个用户和约100,000个艺术家的AUC达到了90％-源码
开发工具:
文件大小: 23kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：使用交替最小二乘的基于隐式数据的推荐系统
该存储库包含我在不同数据集（例如音乐和零售）上的推荐系统上的工作
音乐推荐系统
目录
介绍
根据尼尔森音乐公司（Nielsen Music）发布的一份新报告，平均而言，美国人现在每周花在听音乐上的时间略超过32个小时。 这在两年内增长了惊人的36％，并且由于Spotify，Pandora，Apple Music等音乐流媒体网站的普及而得以实现。在音乐行业如此巨大的增长中，提供个性化音乐推荐至关重要给听众。 这激起了我们的好奇心，以了解音乐推荐引擎背后的过程，并促使我们致力于该项目。 lastfm是最早的音乐流媒体公司之一，该公司开始向其听众提供个性化推荐。 尽管此数据集已有10年的历史了，但所应用的算法和方法仍将与最新的歌曲和专辑相关。
文件的具有用于分析的代码
技术领域
使用以下项目创建项目：
的Python 3.6.5 配套
隐含的数据源
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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