音乐推荐系统源代码。

简介：
音乐推荐系统应运而生，旨在应对信息过载的挑战，并显著提高长尾物品的用户接触率。该音乐推荐系统能够根据用户的历史行为数据，为其量身定制音乐推荐。具体而言，该系统基于Python编程语言，并结合了惊奇库、深度学习以及Spark与Mllib等先进的推荐算法。该系统采用离线计算与在线服务相结合的方式，此处仅展示了离线计算部分的实现。该音乐推荐系统具备以下多样的推荐策略：首先，针对用户提供每日歌曲推荐，依据用户的口味偏好进行生成，并且随着播放次数和收藏数量的增加，推荐的精准度也会相应提升；其次，针对歌单进行推荐，根据用户喜欢的特定歌单进行个性化推送；最后，对于歌曲本身也提供推荐功能，当用户听某一首歌曲时，系统会寻找与其“相似歌曲”相关的音乐。此外，该项目还着重解决了推荐系统中存在的冷启动问题以及相关的问题思考。模型设计方面，基于Surprise的用户协同过滤算法，通过分析歌单之间的相似度关系来确定某歌单最相似的前10个歌单歌曲序列进行建模。随后利用word2vce对模型进行训练以提取歌曲之间的相似度信息。基于此相似度数据结果, 系统能够为用户推荐与其所听歌曲具有高度关联性的其他歌曲。