人工智能项目实践-用户画像与协同过滤结合的音乐推荐系统.zip

简介：
本项目构建了一个基于用户画像和协同过滤技术的音乐推荐系统。通过分析用户的听歌偏好，生成个性化用户画像，并利用协同过滤算法为用户推荐相似口味的歌曲或听众喜爱的曲目，旨在提升用户体验及平台粘性。 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，以提高推荐列表数据的质量。 2. 该系统在Windows平台上搭建，使用Python3实现各项功能；采用MySQL存储数据，并通过Django框架连接系统的前后端部分。 3. 所使用的数据集为kaggle平台上的KKBox音乐推荐挑战赛的公开数据集。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，包含超过3000万首歌曲。 4. 针对这一数据集使用SVD矩阵分解技术进行相似性分析和计算，根据现有的评分情况来评估用户对各个因子的喜爱程度以及每首歌所包含各因子的程度。最后依据这些分析结果预测评分，并生成推荐列表。