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雅虎音乐推荐系统利用专辑的多个用户评分,为用户提供歌曲推荐。

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简介:
音乐推荐Yahoo音乐推荐系统利用专辑的众多用户评分,进而为用户呈现个性化的歌曲推荐。该数据集,名为“Yahoo!音乐曲目、专辑、艺术家和流派的音乐用户评分”,链接地址为:https://,文件大小为1.5 GB。数据集说明,雅虎!音乐平台提供了大量与音乐相关的丰富信息和服务,并以此呈现了音乐社区对各种音乐项目偏好的一个真实体现。 该数据集的一个显著特点是,用户评分被分配至四种不同的实体类别:歌曲、专辑、艺术家以及流派。 此外,项目在结构化的层次关系中紧密关联,即对于某首歌曲,我们便能得知其所属专辑、表演艺术家以及相关的流派信息。 同样地,专辑也包含了艺术家和流派的标注。 该数据集囊括了雅虎音乐平台真正客户在1999年至2009年间提供的评分数据。 为了保护用户隐私,用户和项目(包括歌曲、专辑、艺术家和流派)均以无意义的匿名数字进行标识。 此数据集的介绍涵盖了艺术家、专辑、歌曲和流派等方面的轨迹分析及预测应用。

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客服
客服
  • Music Recommendations: 根据性化
    优质
    本雅虎音乐推荐系统基于用户对多张专辑的评价偏好,智能推送个性化的高品质音乐单曲,让发现新歌变得轻松有趣。 Yahoo音乐推荐系统根据用户对专辑的评分来向用户提供歌曲推荐。该数据集名为“Yahoo! 音乐曲目、专辑、艺术家及流派的用户评分”,大小为1.5GB,它反映了Yahoo! 音乐社区在各个时间段内对于不同音乐项目的偏好情况。 这个数据集中一个显著的特点是用户的评级被赋予了四种不同的实体:歌曲、专辑、艺人和流派。同时,项目之间存在层次结构关系。例如,在一首歌的信息中可以知道它的所属专辑、表演者以及相关的音乐风格;同样地,我们也能为每张专辑找到其对应的艺术家与流派信息。 此数据集包含Yahoo Music用户在1999年至2009年间的真实评分记录。所有用户和项目(歌曲、专辑、艺人及流派)都被表示成无意义的匿名数字形式。
  • :该类似于网易云单和相似
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    本音乐推荐系统借鉴网易云音乐模式,提供个性化歌单及类似曲目建议,旨在为用户打造专属音乐世界。 音乐推荐系统使用Python 3.5编写,并在Jupyter笔记本上运行。该推荐系统的功能类似于网易云音乐的歌单推荐以及相似歌曲推荐。 数据获取:通过爬虫从网易云音乐中抓取了80万首歌和超过400万个收藏记录,存储格式为json文件,总大小约为3.59GB。每个歌单的数据结构如下: { result: { id: 111450065, status: 0, commentThreadId: A_PL_0_111450065, trackCount: 120, updateTime: 1460164523907, commentCount: 227, ordered: true, anonimous: false } }
  • 基于Python性化旅游景点喜好和历史行进行精准,采基于算法。
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    本项目开发了一款基于Python的个性化旅游景点推荐系统,运用基于用户的协同过滤算法,结合个人偏好与过往浏览记录,提供量身定制的旅游目的地建议。 Python个性化旅游景点推荐系统通过分析用户的历史行为和喜好,利用先进的推荐算法为其量身定制适合的旅游景点。该系统的推荐算法基于用户协同过滤技术,这种广泛应用于推荐系统中的方法可以根据目标用户与其他相似用户的偏好进行预测,从而提高推荐的准确性和个性化程度。 在开发这样的系统时,首先需要收集和处理用户的个人数据,这些数据可能包括用户的旅游历史、喜好、评分以及搜索记录等。通过对这些数据的分析,系统可以建立一个反映用户偏好的模型。具体实现过程中,可以通过计算目标用户与其他用户之间的相似性来预测他们对未访问景点的兴趣程度,并据此为用户提供个性化的推荐。 协同过滤算法主要分为基于用户的和基于物品的两种类型。本系统采用的是基于用户的协同过滤方法,它侧重于分析不同用户间的相似度。通过比较目标用户与他人的偏好差异,该算法能够向目标用户推荐那些其他喜好相近的用户喜欢的目的地。 在Python编程语言环境中开发这样的应用时,可以使用pandas和numpy等库来处理数据,并利用sklearn或scipy实现协同过滤技术。此外,还可以借助Flask或Django这类web框架构建前端界面,使系统能够以网站或者移动应用程序的形式呈现给用户。 除了核心算法之外,推荐系统的性能还依赖于高效的数据存储与管理解决方案。MySQL和MongoDB等数据库管理系统常用于保存用户的个人资料、景点信息及其行为记录。为了进一步优化用户体验并发掘更深层次的偏好模式,还可以采用聚类分析或分类技术进行数据挖掘工作。 总之,通过精心设计的算法结合用户的历史互动情况和个人喜好,Python个性化旅游景点推荐系统能够显著改善旅行体验,并使游客更容易发现符合自己兴趣的目的地。
  • 数据集
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    本数据集聚焦于用户行为分析与个性化推荐,涵盖用户互动、偏好及历史行为等多维度信息,适用于构建高效精准的推荐算法模型。 推荐系统是信息技术领域的重要研究方向之一,其主要目标是通过分析用户的历史行为与偏好为用户提供个性化内容或产品推荐。“推荐系统用户行为数据集”包含了构建推荐系统所需的关键元素,包括用户信息、物品信息以及用户的行为记录,有助于深入理解用户的使用模式和进行数据分析。 `user.json` 文件提供了有关用户的元数据。这些数据可能包含唯一的标识符(如用户ID)、注册日期、性别、年龄及地理位置等基本信息。此类资料对于描绘详细的用户画像至关重要,因为它们帮助我们了解用户的背景与偏好,并预测他们未来可能会感兴趣的内容或商品。 接下来是 `item.json` 文件,其中包含了关于物品的详细信息。每个项目通常都有唯一的标识符(如ID)、类型描述、发布时间和类别属性等特征。这些数据可以用来理解项目的特性以及通过分析用户对不同类别的交互行为来推断用户的兴趣偏好,并据此进行精准推荐。 最后是 `behavior.json` 文件,记录了有关用户活动的关键信息,这是构建推荐系统的核心部分。此类数据可能包括点击、浏览、购买和评分等操作及其发生的时间戳。通过对这些行为的分析,我们可以了解用户的消费习惯、兴趣变化趋势以及潜在的购物意图。例如,频繁查看但未购买的商品可能暗示着浓厚的兴趣;而短时间内连续购买相同类型商品的行为则表明了强烈的喜好。 在构建推荐系统时,数据建模是一个重要的步骤。可以采用协同过滤、基于内容的方法或矩阵分解等多种技术进行模型设计。其中,协同过滤通过分析用户之间的相似性来进行推荐;基于内容的推荐依赖于物品特征与用户的匹配度;而矩阵分解则可以从用户-项目交互模式中提取隐含特性以预测评分。 此外,在应用机器学习时也需要注意不同方法的选择和使用。监督式学习模型(如线性回归、决策树或神经网络)可用于预测行为,无监督算法(例如聚类分析与关联规则发现)有助于揭示群体的共同偏好。深度学习技术如卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN),在处理序列数据时尤其有效,并能捕捉用户行为模式的变化。 实践中,通过高维空间搜索优化推荐效果也是一种方法。结合强化学习策略可以进一步提升系统的长期满意度和用户体验。此数据集为研究及开发推荐系统提供了宝贵的资源支持,通过对 `user.json`、`item.json` 和 `behavior.json` 的深入分析与建模,我们能够构建一个能理解用户行为模式、预测兴趣并提供个性化建议的智能体系。
  • MusicRecSys:
    优质
    MusicRecSys是一款专为乐迷设计的应用程序,利用先进的算法和数据分析技术,提供个性化且精准的音乐推荐服务。 本项目是《推荐系统开发实战》一书的演示案例,采用前后端分离实现方式,并使用Python的Django框架作为后端技术栈,前端则采用了Vue框架进行构建,数据库选用MySQL。 该项目的目标用户为非商业用途个人学习和研究之用。如果需要用于商业目的,请联系作者获取授权。 项目的主要功能包括: 1. 利用网易云音乐API获取部分数据,并基于标签推荐歌单、歌曲及歌手详情页。 2. 通过用户的协同过滤算法,实现给用户个性化推荐其他用户以及他们可能喜欢的歌曲。 3. 使用物品之间的关联性进行协作过滤以向用户推荐相关歌手。 4. 基于内容分析的方法为用户提供个性化的歌单建议。 此外,项目还实现了如下功能: - 根据不同用户的浏览行为生成定制化“为你推荐”列表; - “我的足迹”,展示每个用户的站内活动记录; Python版本要求3.6或以上。该项目所依赖的第三方库及其对应的版本请查看文件夹MusicRecSys / MusicRec / z-others / files / requirement.txt,安装这些依赖项时,请使用pip命令。 《推荐系统开发实战》一书已在各大电商平台上架销售,有兴趣的朋友可以关注并购买阅读!
  • KKBOX:基于海量历史听数据性化预测
    优质
    KKBOX是一款领先的音乐应用,通过分析用户的海量历史听歌数据,提供个性化的音乐推荐,并利用先进算法预测和理解用户的行为模式。 KKBOX通过分析海量的历史音乐欣赏记录,为用户提供个性化音乐推荐,并构建了一个完整的推荐系统。此外,该服务还能预测用户在订阅过期后的一个月内是否会续订或流失。
  • 相关算法
    优质
    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法,通过分析用户听歌行为与偏好,构建高效、精准的推荐系统,提升用户体验和满意度。 该压缩文件包含从零开始搭建音乐推荐系统的内容,包括模型构建与算法调参、建模与评估方法的介绍。此外,还包括基于Movielens数据集和网易云音乐数据集进行推荐预测的具体实践案例,并详细讲解了Word2vec 和Song2vec在冷启动问题及用户兴趣预测中的应用。最后还涉及使用Spark实现推荐系统的技术细节。
  • 相关算法
    优质
    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法,旨在通过深度学习和协同过滤等技术,构建高效准确的音乐推荐系统,为用户提供个性化的听歌体验。 该压缩文件包括从零开始搭建音乐推荐系统模型的构建与算法调参、基于movielens数据集和网易云音乐数据的推荐预测、使用word2vec 和Song2vec实现冷启动与用户兴趣预测问题,以及基于Spark推荐系统的实现等内容。
  • 数据集.rar
    优质
    本资料包包含一个用于构建和测试音乐推荐系统的音乐评分数据集。通过分析用户的听歌习惯和偏好,该数据集支持开发个性化推荐算法,提升用户体验。 该内容包括用户画像数据(user_profile.data)、音乐元数据(music_meta)以及用户行为数据(user_watch_pref.sml)。可以利用这些数据来构建一个推荐系统的演示版本。