歌曲推荐系统 音乐推荐系统 我们从网上找到两个数据集，一个是用户和音乐的点播数据集，另一个是音乐的详细信息数据集。 利用上述数据，我们可以做一个音乐推荐系统。 在召回阶段，我们尝试了基于排行榜的推荐，基于协同过滤的推荐以及基于矩阵分解的推荐。我们选择矩阵分解来获得召回阶段的结果。 在排序阶段，我们用gbdt + lr的方式来对召回阶段的细分集进行排序。选择打分最高的几个作为最终排序结果。 详细介绍： :

网易云音乐Flac NeteaseCloudMusicFlac由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用版来帮助支持我们。 本程序优秀学习之用 为NeteaseCloudMusicFlac的开发付出过努力以及提出建议的每一个人！ 根据网易云音乐歌单，下载对应无损FLAC歌曲到本地。 背景 现在无损资源基本都是专辑，很难找到单曲来下载。而且下载需要每个专辑搜索一遍，需要用云盘复制粘贴密码再下载。这对于听Hi-Fi的人们来说是非常不便利的事情，找歌曲可以找一整天。而现在网易云音乐是入门人听在线歌曲的平台，歌单众多。于是我想做如此一个项目，根据网易云音乐上面的歌单，自动下载FLAC无损音乐到本地。

BERT歌词生成 使用预训练的BERT模型生成English Rock歌词（Devlin，J. et al。，2018）。 数据是从Kaggle 380,000+歌词数据集中获得的。 使用langdetect Python库来过滤除英语以外的其他语言的歌曲。 用于发音的Python库用于搜索诸如电话，音节和押韵单词之类的单词的属性。 使用预训练的BERT MLM进行掩码预测，使用预训练的BERT NextSentence进行连续性预测。 很少有结果： 使用BERT MLM仅在目标歌词中预测最后一个字- 编号 歌词 预测词 真话 1个 我必须清空脑袋 我想把这个地方变成我的[面具]

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