1.初始注册时页面要有标签的选择（即音乐种类标签）
2.点击播放时，可以做到对歌曲收藏、评论、点赞（尽量做到有歌词显示）每首歌都能单独播放，不能使用外部链接
3.主页面要有新歌推荐、热门推荐模（根据用户的听歌日志信息，通过用户对歌曲的下载、收藏、播放以及评论等相关操作来评估歌曲的流行度，通过对流行度降序排序，选择前 n 首歌曲以榜单的形式推荐给用户。）
6.用户中心界面增加一个收藏、最近播放模块、我的评论模快
7.在搜索栏可以精准搜索各区
8. 系统的后台需要对用户信息、收藏信息、下载信息、播放信息、推荐信息、评论信息、歌曲信息、点赞信息等进行管理。
系统用户功能包括我的收藏、最近播放、热门推荐、新歌推荐、个性化推荐、歌曲搜索、排行榜、歌曲评论、歌曲/评论赞踩功能。（大致类似网易云音乐、爬取数据量（歌曲）不于8千，所有歌曲均能点击播放，不能使用链接
2022-12-07 09:51:12
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1.初始注册时页面要有标签的选择（即音乐种类标签）
2.点击播放时，可以做到对歌曲收藏、评论、点赞（尽量做到有歌词显示）每首歌都能单独播放，不能使用外部链接
3.主页面要有新歌推荐、热门推荐模（根据用户的听歌日志信息……
2022-10-26 19:36:05
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音乐推荐系统
推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。
基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略：
1）针对用户推荐
每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准）
2）针对歌单推荐
根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐
3）针对歌曲推荐
听某首歌时，找“相似歌曲”
该项目同时也提出了对推荐中的冷启动问题，搭配推荐问题的一些思考。
模型简介
基于surprise的用户协同过滤算法
根据歌单之间的相似度，找到某歌单最相似的前10个歌单
歌曲序列建模
然后使用word2vce进行训练，求出歌曲之间的相似度。根据相似度，推荐某首歌的相似歌曲
基于te
2021-12-30 14:14:50
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毕业设计--基于Django的歌曲推荐系统和论坛
说明
新手建议结合pycharm使用，
注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令
导入歌曲信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!)
前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热歌曲，火爆排行...之类的。每种有10条。
我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍
系统采用的技术
前端: bootstrap3 css 框架
后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架)
数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中
主要功能: 录入图书信息，用户打分，歌曲标签分类，歌曲推荐，歌曲分享，歌曲收藏，后台管理系统
2021-12-16 21:23:27
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基于标签的音乐推荐系统
作者
内容
这是 COMS W4111 的项目 1
内容是：
脚本：帮助我们从 Spotify 和 Rovi 下载数据的 Python 脚本。
书面：提案、ER 地图演示和其他书面部分。
NodeApp：第 3 部分的 Web 应用程序。我们使用 Node.js 通过 Express.js 框架构建我们的应用程序。
以下是我们的 Web 应用程序的一些屏幕截图：
登录
基于标签的音乐推荐：
流行音乐推荐：
如何运行代码
在运行代码之前，你应该安装 node.js 和一些如下所列的包：
"dependencies": {
"ejs": "^2.3.1",
"body-parser": "*",
"express": "^4.12.3",
"mysql": "*"
}
安装后，您可以按如下方式运行 Web 应用
2021-09-23 02:08:01
4.3MB
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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。
2021-06-16 14:41:54
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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。
2021-06-11 23:42:58
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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
2021-04-28 11:15:58
809KB
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