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:
2024-03-25 09:51:11
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Python
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