人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于用户得分前100歌曲构造推荐系统 基于用户得分前100歌曲构造推荐系统 1.获取音乐足够多的用户id（这里只爬取了10w用户id） 2.根据10w用户id，爬取他们对应的网易云音乐给他们打分的前100歌曲 3.得到一个 “用户 歌曲 评分” 格式的输入数据，使用推荐算法对用户进行歌曲推荐 脚本介绍： spider_cloudmusic_userid_.py ： 使用Post请求获取用户ID（根据用户关注的行为递归获取）

音乐推荐系统 分析了一个包含 7.17 亿个评分的数据集，并为用户开发了音乐推荐系统。 生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。

自由音乐存档音乐分析体裁预测和歌曲推荐 项目说明：Spotify和Shazam等创新型公司以非常聪明的方式利用音乐数据为用户提供出色的服务。 他们使用推荐算法和自动类型分类，这极大地有助于增加用户体验。 通过该项目，我们旨在在提供音乐功能时执行流派分类和音乐推荐的任务。 我们的主要目标是为Spotify和Pandora等公司创建音乐推荐系统和播放列表生成器。 音乐风格的推论虽然似乎是人类头脑的先天性，但对于机器学习社区而言仍然是一项艰巨的任务。 我们使用了各种机器学习算法来实现我们的目标。 我们利用诸如Logistic回归，朴素贝叶斯分类器，神经网络和随机森林分类器之类的分类算法来识别音乐曲目的流派。 我们还应用了K-means聚类算法来创建歌曲簇，并推荐用户最可能喜欢的歌曲。 储存库内容： 音乐分析和体裁预测 项目报告 项目文件： 探索性数据分析（InitialEDA.ipynb）

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音乐播放与音乐推荐 绪论 1.1 研究背景 1.2 音乐播放及音乐推荐平台系统的现状 1.3 系统的技术架构 1.4 论文框架 2 系统需求分析 2.1 系统概述 2.2 系统功能需求 1.用户登录 2.主界面 3.歌曲搜索 4. 热门歌曲推荐 5.用户喜欢歌曲推荐 6. 歌曲排行推荐 7. 歌曲评论及展示 8. 歌曲分类展示 2.3 系统用例图 2.4 技术平台 2.4.1 SSM 2.4.2 HTML5 2.4.3 CSS 2.4.4 JavaScript 2.4.5 MySQL 3 系统设计 3.1 系统总体设计 3.2 系统业务流程图 4 系统详细设计 4.1 系统功能详解 4.1.1 用户功能模块 4.1.2 管理员功能模块 4.2 数据库设计 数据表ER图设计 4.2.1数据库表设计 5 系统功能的具体实现 5.1 管理员实现功能 5.1.1 管理员登录功能 5.1.2 歌手管理功能的实现 5.1.3 音乐类型管理功能的实现 5.1.4 音乐管理功能的实现 5.1.5 用户管理功能的实现 6 系统测试 6.1系统调试的目的和意义 6.2功能测试用例 结束语 致谢 参考文献

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音乐推荐系统 一种音乐推荐系统，可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘（ALS）学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。

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。

CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

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