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一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

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