文件名称:
music-recommender-system:音乐推荐系统-源码
开发工具:
文件大小: 111kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：音乐推荐系统
推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。
基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略：
1）针对用户推荐
每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准）
2）针对歌单推荐
根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐
3）针对歌曲推荐
听某首歌时，找“相似歌曲”
该项目同时也提出了对推荐中的冷启动问题，搭配推荐问题的一些思考。
模型简介
基于surprise的用户协同过滤算法
根据歌单之间的相似度，找到某歌单最相似的前10个歌单
歌曲序列建模
然后使用word2vce进行训练，求出歌曲之间的相似度。根据相似度，推荐某首歌的相似歌曲
基于te
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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