简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集，其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统； 来自各种网站的歌曲的混合，用户在听完歌曲后给出的乐谱，包含数据集和数据集。 例如其内容： 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据（行）和属性（列）的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图： 数据集内容中的数据（行）和属性（列）数： 数据集包含： 基于受欢迎程度的建议，无需定制： 基于相似度的建议： 根据歌曲名称建议相似的歌曲： 根据用户输入的歌曲的建议：

资源包含文件：论文word+任务书+开题报告+开题答辩PPT+项目源码及数据库文件+项目截图 基于大数据的音乐推荐系统是为了给听众推荐符合内心喜好的个性化系统。系统提供的功能有，音乐管理：管理员可以添加删除音乐，音乐查找：用户可以在系统中自行查找想要听的歌曲，音乐推荐：系统在收集了用户的行为数据之后为用户个性化推荐音乐，用户管理：管理员可以对用户进行删除，评论管理：管理员可以对评论进行删除，音乐下载：用户可以自行下载个人喜欢分歌曲。 本系统部署在开源大数据平台hadoop3.5之上，搭配的spark2.2也为开源免费。后端使用的关系型数据库为mysql。开发软件使用的是eclipse社区版、pycharm社区版和其他一些免费开源软件。前端采用spring和ssm，技术已经较为成熟。综上所述，在软件使用成本上进行分析是完全可行的。 详细介绍参考：

人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐 人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐

读文件 计算歌曲所占频率 排序 推荐 写入文件

歌曲推荐系统 此项目中使用的歌曲数据集可从

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

行业分类-物理装置-歌曲推荐方法和装置.zip

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