音乐推荐 Yahoo音乐推荐系统基于专辑的多个用户评分，并向用户提供歌曲推荐。 数据集 数据集名称-Yahoo! 音乐曲目，专辑，艺术家和流派的音乐用户评分 链接-https: 大小-1.5 GB 数据集说明 雅虎！ 音乐提供了与音乐许多方面相关的大量信息和服务。 该数据集表示Yahoo!的快照。 音乐社区对各种音乐项目的偏好。 该数据集的一个显着特征是，用户评级被赋予四种不同类型的实体：曲目，专辑，艺术家和流派。 此外，项目在层次结构中捆绑在一起。 也就是说，对于一首曲目，我们知道其专辑，表演艺术家和相关流派的身份。 同样，我们为专辑提供了艺术家和流派注释。 数据集包含Yahoo Music真正客户在1999-2009年间提供的评分。 用户和项目（曲目，专辑，艺术家和流派）均表示为无意义的匿名数字。 项目介绍 在Yahoo Music数据集上-艺术家，专辑，歌曲，流派 轨迹1：预测用

音乐推荐系统 语言：python3.5 库：惊喜 平台：jupyter笔记本 描述：此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲。 1.数据获取 使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w +次收藏的歌单，存储格式为json格式，数据大小为3.59G，格式说明如下： 1）每个歌单的格式 { "result": { "id": 111450065, "status": 0, "commentThreadId": "A_PL_0_111450065", "trackCount": 120, "updateTime": 1460164523907, "commentCount": 227, "ordered": true, "anonimous": fa

音乐推荐系统 该项目已作为NCSU ADBI 591课程的一部分完成。 注意：如果您是北卡罗莱纳州立大学的学生，并且在谷歌搜索作业中遇到问题时，请确保已使您的教授知道您已将此作为参考。 盲目复制而不引用您的消息来源是a窃案。 创建了一个推荐系统，该系统将根据新用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 向用户建议不同的歌曲或音乐艺术家对于许多音乐流媒体服务（例如Pandora和Spotify）很重要。 另外，这种推荐系统也可以用作向用户（例如，Netflix）推荐电视节目或电影的手段。 使用Apache Spark，Python和协作过滤技术完成。

基于文本的音乐推荐系统 这是2021年第一学期在同德女子大学的云平台课程中进行的一个项目。 我们要创建一个推荐与文本匹配的音乐的系统。

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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

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，我们的项目还包括以下： （01）使用scikit-learn和TuriCreate的协作过滤器（主项目提交） 基于内容的过滤器的用户/艺术家标签的初步EDA /主题建模的附录： （A01）使用scikit-learn的K均值聚类和t-SNE （A02）使用pyLDAvis的LDA 从元数据中添加基于