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搜索资源列表

  1. 基于冲浪模型的Web协作推荐系统

  2. 前基于协作过滤(cF，CollaborativeRltedJ培)的推荐系统广泛应用十在线购物、音乐点播、智能Web推 荐等系统基于协作过滤的Web推荐系统的一个问题是用户通常仅仅i方问很少Web页，Nltg根据用户访问Web页 的硭录找到一组相似用户的概率很低，这就是“稀疏问题”本文提出了～种利用www冲浪模型，模仿用户1方问 Web页过程中的一些特点，并将用户的冲浪过程延续，模拟用户存w小站点访问更多的Web贞．从而估计出用对更多Web页的评价本文还给出了实验比较．表明扩展冲浪深度后，系统推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-24
    • 文件大小：334848
    • 提供者：jiankejack

  1. ASP.NET实现音乐推荐系统

  2. ASP.NET实现基于用户音乐推荐系统，包含页面设计，不包含数据库设计。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-06-01
    • 文件大小：763904
    • 提供者：keaiyuyu66

  1. 基于用户"Context"的音乐推荐

  2. 结合音乐标签和LDA、频繁序列、协同过滤以及用户“Context”的音乐推荐

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：scut_FLYAWAY

  1. 混合音乐推荐系统——毕业设计

  2. 混合音乐推荐系统——Track Stacking——毕业设计(Demo) 本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放，下载以及收藏行为记录，进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文)，通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性，进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。 开发环境及框架:Ubuntu16,Eclipse,MySQL5.7,JDK1.8,Tomcat7.0,SSM,Maven,Git

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-05-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：king_xuanjin

  1. 推荐系统（音乐相关推荐算法）

  2. 该压缩文件包括，从零开始搭建音乐推荐系统 模型构建与算法调参（建模与评估方法） 基于movielens数据集的推荐预测 基于网易云音乐数据的推荐预测 word2vec 和Song2vec实现 冷启动与用户兴趣预测问题 基于Spark推荐系统实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：qq_21008679

  1. JavaWeb实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统

  2. 项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：u012998306

  1. 如何实现一个简单的音乐推荐系统？——利用欧几里得空间距离算法（向量空间距离）

  2. 举例如下：音乐推荐的两种推荐方式 第一种：基于相似用户做推荐 如何判断两个用户是相似用户？ 我们可以根据两个用户对一些随机的歌曲的喜爱程度进行相似度度量。一个用户对一首歌单曲循环记5分，分享记4分，收藏记3分，搜索记2分，听完记1分，没听过记0分，直接跳过记-1分； ​ 安静 晴天 十年 后来 你 5 3 3 0 小明4 5 2 1 那么你和小明的欧几里得距离就是 (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2=7 \sqrt{ (5-4)^2+(3-5)^2+(3-2)^2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38723810

  1. 基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用 程序代码

  2. 本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38714653

  1. graph-based-recommendation-system:使用图搜索方法构建推荐系统。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性-源码

  2. 基于图搜索的推荐系统 这是有关使用图形搜索方法构建推荐系统的项目。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性。 用生成的目录 抽象的： 使用grouplens网站中的movielens数据集实施了电影推荐系统。 该数据集被转换为二分图，该二分图允许使用基于图的遍历算法而不是推荐系统使用的常规方法来解决该问题。 目标是使用图遍历算法实现协作过滤技术以及基于内容的推荐。 我们将评估优点和缺点，然后讨论如何在此方法上进行改进。 介绍： 社交媒体网站，电影，电视节目等所生成的内容量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42123237

  1. Music-Recommender-last.fm:使用Apache Spark的推荐系统-源码

  2. 推荐系统-Last.fm 介绍 问题的背景： 对于在媒体流，电子商务等领域开展业务的公司而言，重要的是要了解其客户可能喜欢的内容。 拥有推荐系统可以通过进行个性化推荐来帮助向客户提供个性化体验。 在此项目中，我们可以利用last.fm中的客户数据来构建推荐系统，该系统可以使用监听历史记录和/或用户信息（例如用户年龄，位置，性别等）提供个性化推荐。 除了构建推荐算法之外，我还使用该项目向自己介绍了Apache Spark。 我已经使用了pyspark的ALS工具来构建基于矩阵分解的推荐算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42143092

  1. Recommendation-System-for-Songs:音乐推荐系统https-源码

  2. 歌曲推荐系统 音乐推荐系统 我们从网上找到两个数据集，一个是用户和音乐的点播数据集，另一个是音乐的详细信息数据集。 利用上述数据，我们可以做一个音乐推荐系统。 在召回阶段，我们尝试了基于排行榜的推荐，基于协同过滤的推荐以及基于矩阵分解的推荐。我们选择矩阵分解来获得召回阶段的结果。 在排序阶段，我们用gbdt + lr的方式来对召回阶段的细分集进行排序。选择打分最高的几个作为最终排序结果。 详细介绍： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：479232
    • 提供者：weixin_42099755

  1. RNN-music-recommender:基于顺序内容的推荐系统-源码

  2. 最佳播放列表不仅仅是歌曲集 您是否曾经制作过播放列表或混音带，却无法按顺序放置歌曲？ 也许我们可以从不同的Spotify用户那里学到什么才是一个好的播放列表。 最佳播放列表的流量很好。 考虑到他们具有相同的音轨和技术才能，这就是将好的DJ与坏的DJ分开的原因。 积累和分解会带来有趣的体验，而不仅仅是挑选与上一首最相似的歌曲。 解决方案 深度顺序内容优化或“ DISCO” 使用递归神经网络订购建议。 该项目的主要重点是基于内容的算法，该算法将位于协作过滤层的顶部。 关键概念 推荐系统 序列学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42132056

  1. Steam_Recommendation_System:推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS-源码

  2. 项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42110362

  1. recommender_system:基于last.fm数据的音乐推荐系统-源码

  2. 建立Last.fm推荐系统 今天，我们将基于代表在上提供的Last.fm数据集构建基本的推荐系统。 该数据集来自2011年的LastFM，包含1,892位用户的17,632位艺术家的播放次数。 我们的议程如下： 通过执行初始探索性​​数据分析（EDA）来检查我们正在使用的数据 构建基本协作推荐系统的几个版本： sci-kit中的K个最近邻居学习 TuriCreate中的项目相似性推荐者 评估结果 回答有关项目的问题，包括需要改进的地方 除了此自述文件中包含有关项目的一般信息之外，我们的项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：828416
    • 提供者：weixin_42116585

  1. movie-recommender-system:基于MovieLens数据集的电影推荐系统-源码

  2. 电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的h

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 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

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42099815

  1. music-recommendation-system:一个简单的音乐推荐系统-源码

  2. 音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统，可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA，并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间，请不要担心:)。 如果要获取音乐文件，可以从上面的链接下载它们，也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42166623

  1. MusicRecSys:音乐推荐系统-源码

  2. 说明 本项目为《推荐系统开发实战》一书的演示案例，采用前逐步分离实现，替代使用的是Python的Django框架，前端使用的是Vue，数据库为MySQL，禁止用做商业用户，如有需要联系我授权 注：《推荐系统开发实战》已经在各大电商上线，感兴趣的朋友可以进行关注！ 实现思路 利用网易云API获取部分数据 基于标签进行歌单详情页的推荐，歌曲详情页的推荐，歌手详情页的推荐 基于用户的协同过滤算法给用户推荐用户，个用户推荐歌曲 基于物品的协同过滤算法给用户推荐歌手 基于内容的推荐算法给用户推荐歌单 个性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42144707

  1. music-recommender-system:音乐推荐系统-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_42160252

  1. Spotify_Recommendation_System:使用Spotify API构建音乐推荐系统-源码

  2. Spotify推荐系统 作者：阿迪娜·斯坦曼（Adina Steinman） 目标：使用Spotify API构建音乐推荐系统 业务问题 该项目的目的是为新的音乐流媒体平台构建推荐系统。 首先，建立了一个分类模型，以解决冷启动问题，并具有一种为新用户生成评分的机制。 接下来，创建了一个基于SVD的模型，以根据用户现有的首选项和歌曲评级为用户提供推荐的歌曲。 这将使该平台能够构建适合个人口味的播放列表，并希望通过这种个性化的歌曲推荐方法赢得新客户。 数据采集 使用Spotipy包装器从Spotif

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42133861
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