music-recommendation-system:一个简单的音乐推荐系统
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器的系统来运行该项目。
数据集描述
所考虑的数据集是一个音乐分析数据集，它不仅包含艺术家姓名，歌曲名称等常用属性，而且还考虑并分析了音乐属性（例如回声，每分钟节拍）以提供建议。
解决问题
数据集由四个csv文件组成，每个文件都描述歌曲的特征，例如元数据，特征等。每个文件均被单独清理，并基于公共密钥（
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 8KB ） music-recommendation-system:一个简单的音乐推荐系统","children":[{"title":"music-recommendation-system-master","children":[{"title":"setup.py <span style='color:#111;'> 435B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Music Recommendation System (Machine Learning).ipynb <span style='color:#111;'> 15.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Music Recommendation System (Data Processing and Analysis).ipynb <span style='color:#111;'> 37.66KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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