Advertisement

Sarki_Oneri_ML:基于“百万首歌曲”数据集的音乐推荐系统

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Sarki_Oneri_ML是一款创新的音乐推荐系统,依托于庞大的“百万首歌曲”数据集,运用先进的机器学习算法,为用户精准推送个性化的音乐内容。 在我们的示例中使用了“百万首歌曲”数据集来创建一个简单的歌曲推荐系统。该数据集中包含了来自不同网站的音乐曲目以及用户听完后的评分。 我们首先合并两个不同的数据集,并展示了新合并的数据集中行数和列数的信息,同时显示了一些具体的内容。然后将这个混合的数据集划分为训练集与测试集以进行后续分析。 接下来创建了一个不需要个性化定制、基于歌曲流行度的推荐类示例。接着尝试使用基于相似性计算的方法来预测用户可能会喜欢的一系列歌曲,并且通过已知的歌曲标题建议出类似的其他曲目。 根据用户的输入,例如他们已经听过的某首歌的名字,系统能够提供相应的音乐推荐列表。整个过程中展示了一些关键步骤和结果的截图以帮助理解实现过程和技术细节。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Sarki_Oneri_ML:
    优质
    Sarki_Oneri_ML是一款创新的音乐推荐系统,依托于庞大的“百万首歌曲”数据集,运用先进的机器学习算法,为用户精准推送个性化的音乐内容。 在我们的示例中使用了“百万首歌曲”数据集来创建一个简单的歌曲推荐系统。该数据集中包含了来自不同网站的音乐曲目以及用户听完后的评分。 我们首先合并两个不同的数据集,并展示了新合并的数据集中行数和列数的信息,同时显示了一些具体的内容。然后将这个混合的数据集划分为训练集与测试集以进行后续分析。 接下来创建了一个不需要个性化定制、基于歌曲流行度的推荐类示例。接着尝试使用基于相似性计算的方法来预测用户可能会喜欢的一系列歌曲,并且通过已知的歌曲标题建议出类似的其他曲目。 根据用户的输入,例如他们已经听过的某首歌的名字,系统能够提供相应的音乐推荐列表。整个过程中展示了一些关键步骤和结果的截图以帮助理解实现过程和技术细节。
  • :该类似网易云单和相似
    优质
    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 } }
  • -
    优质
    百万歌曲数据集是一个包含大量音乐作品信息的数据集合,涵盖曲目、歌手、专辑等详细资料,为研究和开发提供丰富的音频与文本资源。 《百万歌曲数据集》是由加州大学圣地亚哥分校的计算机视听实验室与哥伦比亚大学的LabROSA实验室合作创建的一个项目。挑战赛中的用户数据和数据集中大部分的数据都由The Echo Nest慷慨捐赠,并且SecondHandSongs、musiXmatch以及Last.fm也贡献了部分数据。《百万歌曲数据集》的目标是成为离线音乐推荐系统评估的最佳选择。
  • .zip
    优质
    本资料包含了一个用于训练和测试音乐推荐系统算法的数据集,内含大量用户听歌记录及歌曲属性信息。适合进行个性化推荐研究与开发。 这是一份音乐数据集,包含上千万的数据条目。里面有两个文件:一个.txt文件用于保存用户行为数据集;另一个.db文件则用来存储音乐的具体信息数据集。通过这两份数据集,我们可以搭建出一个高效的音乐推荐系统。
  • 中文(约10).zip
    优质
    本资源为《中文歌曲歌词数据集》,包含约10万首中文歌曲歌词,涵盖多种音乐风格和年代,是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
  • 评分.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。
  • 技术
    优质
    本系统利用大数据分析用户听歌行为与偏好,结合机器学习算法精准推送个性化音乐内容,丰富用户体验。 本音乐推荐系统基于大数据技术,并利用SSM、HTML、CSS等多种技术构建了一个集音乐播放与歌曲推荐于一体的平台。该平台具备用户登录、歌曲搜索、个性化歌单推荐以及热门歌曲排行等功能,使用户的操作更加简便快捷。 在开发过程中,前端采用了HTML+CSS进行页面布局设计,结合JavaScript和JAVA语言实现交互逻辑;后端则基于SSM框架搭建服务架构,并通过Spring Boot与MyBatis技术实现了数据库的高效访问。整个系统采用前后端分离的设计模式以提高系统的可维护性和扩展性。 此外,在大数据处理方面,我们使用了Hadoop来分析用户行为数据并据此优化推荐算法。对于客户端和管理后台界面,则运用VUE框架进行构建;服务端则由Spring Boot与MyBatis组合而成,并且数据库选择了MySQL作为主要存储工具。 开发环境包括JDK(1.8.0_221版本)、MySQL (5.7.35 for Win64)、Node.js(v10.16.0版本),以及IDE方面则使用了IntelliJ IDEA 2021和VSCode/WebStorm。
  • 算法.txt
    优质
    本系统运用大数据技术分析用户听歌行为,提供个性化音乐推荐服务,旨在提升用户体验和满意度。 基于大数据的音乐推荐系统利用先进的数据分析技术来提升用户体验。通过对用户听歌历史、偏好及行为模式进行深入挖掘,该系统能够为用户提供个性化的歌曲推荐。此外,它还可以根据用户的实时反馈不断优化算法模型,以确保持续提供高质量和符合个人口味的新歌曲建议。 这种智能推荐机制不仅帮助音乐爱好者发现更多喜欢的曲目,同时也促进了新作品与潜在听众之间的连接。随着技术的进步以及数据量的增长,基于大数据的音乐推荐系统在未来将发挥更加重要的作用,在丰富人们文化生活的同时推动整个行业的创新发展。
  • 平台:PHP
    优质
    这是一款基于PHP开发的音乐推荐平台,旨在为用户提供个性化的音乐播放和推荐服务。系统功能全面,界面友好,支持用户上传、分享及评论歌曲。 基于PHP的音乐推荐平台是一个利用技术手段为用户个性化推荐音乐的系统。该项目的核心目标是创建一个用户友好且功能丰富的在线音乐服务平台,通过分析用户的听歌习惯来提供定制化的音乐体验。 在构建过程中,JavaScript作为前端开发的主要语言,提供了动态交互界面。为了搭建基础架构,首先需要将music.sql导入到MySQL数据库中。“music.sql”包含了平台所需的所有表结构和初始数据,包括用户信息、歌曲详情以及播放历史等关键数据集。然后,在支持PHP的服务器环境中上传“music”文件夹中的所有内容至Web根目录(通常是“www”或类似名称)。该文件夹包含处理请求与数据库交互的PHP代码,构建界面所需的HTML及CSS文件,并可能包括实现动态效果和用户互动功能的JavaScript脚本。 前端页面由HTML定义结构、CSS设计样式以及JavaScript响应用户的操作组成。例如,在音乐推荐平台中,这些技术被用来执行搜索、播放控制等核心任务。后台管理部分则为管理员或系统维护人员提供了额外的功能,如用户管理和歌曲信息更新,并且通常需要通过PHP的session或cookie机制进行安全认证。 在算法层面,该平台可能结合了协同过滤和基于内容推荐的方法来提高个性化音乐建议的质量与多样性。协同过滤依据用户的听歌历史寻找相似偏好者以作出相应推荐;而基于内容的技术则侧重于分析歌曲属性(如类型、时长等)匹配用户喜好。这两种方法的综合应用能够有效地提升用户体验。 综上所述,构建此平台涉及前端开发、后端编程、数据库操作及推荐系统知识的应用与整合。这对于开发者掌握多种技能提供了实践机会,并最终为用户提供了一种独特的音乐发现方式。