基于用户的协同过滤算法音乐推荐系统

Python实现音乐推荐系统【跟着迪哥学python】数据+源代码，需要的自取

这是我本科毕业做的毕设系统，其中包含了所有的文档，从开题报告、中期检查报告、三稿论文、知网查重、毕设答辩等。虽然水平一般般，但都是我辛辛苦苦自己敲打出来的。

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

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 个性化排行榜 为你推荐（不同用户行为不同看到的为你推荐也不同） 我的足迹，展示用户在站内的行为 初步依赖 Python版本为3.6 Python包和对应的版本在MusicRecSys / MusicRec / z-others / files / requirement.txt文件中 安装依赖为pip

Spotify-Recommendation-Engine：音乐推荐系统

recommendation_engines.py Recommenders.py 推荐系统.ipynb

音乐推荐系统

这是本科的一个音乐推荐系统的毕业设计，是用java开发的，不含数据库。

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。