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（

音乐推荐系统 分析了一个包含 7.17 亿个评分的数据集，并为用户开发了音乐推荐系统。 生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。

音乐推荐系统 一种音乐推荐系统，可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘（ALS）学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。

网易音乐推荐 基于网易云音乐的推荐系统，通过爬虫程序爬取网易云音乐的歌单信息，然后将数据进行处理，获取有用的变量，最后格式化成scikit-surprise替代的形式，通过scikit-surprise打造一个推荐系统。

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

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

推荐数据集-音乐推荐