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Music-Recommendation-System-Based-on-Tags: 基于标签的音乐推荐系统

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简介:
本项目开发了一套基于音乐标签的推荐系统,通过分析用户偏好及歌曲特征,提供个性化的音乐推荐,增强用户体验。 基于标签的音乐推荐系统是COMS W4111课程项目的一部分内容包括: - 脚本:帮助我们从Spotify和Rovi下载数据的Python脚本。 - 书面部分:提案、ER图演示等文档。 - NodeApp:使用Node.js通过Express.js框架构建的应用程序,这是项目的第三部分内容。以下是我们的Web应用程序的一些截图: - 登录页面 - 基于标签的音乐推荐界面 - 流行音乐推荐 如何运行代码: 在开始之前,请确保安装了node.js和以下列出的包: ```json dependencies: { ejs: ^2.3.1, body-parser: *, express: ^4.12.3, mysql: * } ``` 完成上述步骤后,您可以按照如下方式运行Web应用。

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客服
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  • Music-Recommendation-System-Based-on-Tags:
    优质
    本项目开发了一套基于音乐标签的推荐系统,通过分析用户偏好及歌曲特征,提供个性化的音乐推荐,增强用户体验。 基于标签的音乐推荐系统是COMS W4111课程项目的一部分内容包括: - 脚本:帮助我们从Spotify和Rovi下载数据的Python脚本。 - 书面部分:提案、ER图演示等文档。 - NodeApp:使用Node.js通过Express.js框架构建的应用程序,这是项目的第三部分内容。以下是我们的Web应用程序的一些截图: - 登录页面 - 基于标签的音乐推荐界面 - 流行音乐推荐 如何运行代码: 在开始之前,请确保安装了node.js和以下列出的包: ```json dependencies: { ejs: ^2.3.1, body-parser: *, express: ^4.12.3, mysql: * } ``` 完成上述步骤后,您可以按照如下方式运行Web应用。
  • music-recommender-system: 源码 -
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    本项目为音乐推荐系统的源代码,旨在通过算法分析用户听歌数据,智能推送个性化歌曲列表,提升用户体验。 音乐推荐系统旨在解决用户面临的信息过载问题,并显著提高长尾物品的可见度。这类系统能够根据用户的过往行为数据提供个性化的音乐建议。基于Python语言开发的音乐推荐解决方案,利用了Surprise库、深度学习以及Spark与MLlib等技术手段来优化推荐效果。 该系统的架构分为离线和在线两部分,此处主要介绍其离线计算策略。具体而言,此系统能够实现以下功能: 1. 每日个性化歌曲推荐:根据用户的喜好生成每日歌单,并且用户对某首歌曲的播放与收藏次数越多,后续的推荐准确性越高。 2. 歌单内音乐推荐:基于你已有的喜爱列表(如《XXX》),为用户提供更多类似风格或内容的新选项。 3. 相似曲目发现:当用户正在听一首歌时,系统会自动寻找并展示与其有高度相似性的其他歌曲。 此外,该方案还探讨了如何应对冷启动挑战及搭配推荐策略的有效性。在模型设计方面,则采用了基于Surprise库的协同过滤算法来分析不同音乐播放列表之间的关联度;通过构建单词序列模式进行训练,并借助Word2Vec技术计算各首歌间的相似程度;最终依据所得出的结果,为特定歌曲提供相关联的作品作为建议。
  • Recommendation System
    优质
    推荐系统是一种智能技术,它通过分析用户的行为和偏好,为用户定制化地提供信息、产品或服务建议。 我一直想做一个推荐系统,并且与朋友一起开始着手去做。以下是相关的文件: - 算法:包括推荐系统的算法及数据处理。 - positionData:使用scrapy爬虫获取的数据。 - positionDetails:利用scrapy的爬虫程序主要抓取职位详情信息,其中包含反爬机制。 - positionKeywords:通过scrapy从网站上收集所有的职位名称。
  • Music Recommendation System: 7.17亿评分数据集分析与用户开发
    优质
    本项目基于庞大的7.17亿评分数据集,深入分析用户听歌偏好,构建高效准确的音乐推荐系统,致力于个性化音乐体验的提升。 音乐推荐系统分析了一个包含7.17亿个评分的数据集,并为用户开发了音乐推荐系统。生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。
  • 简易版BigData_Movie-Recommendation-System:电影
    优质
    这是一个简便版本的大数据电影推荐系统,旨在通过分析用户行为和偏好,为用户提供个性化的电影推荐服务。 简单的电影推荐系统采用协同过滤算法生成模型,并进行预测推荐实验环境为Ubuntu 19.04、Hadoop 2.9.0 和 Spark 2.4.3,编程语言使用Python 3.7.3,实验工具是Jupyter笔记本。具体内容基于ml-100k.zip文件中的数据集,其中包含u.data和u.item两个关键文件。
  • Last.fm数据Recommender System-源码
    优质
    本项目为一个音乐推荐系统,采用Last.fm平台的数据构建,并开放其源代码供开发者研究和使用。通过分析用户听歌行为,实现个性化音乐推荐功能。 今天我们将基于提供的Last.fm数据集构建一个基本的推荐系统。该数据集来自2011年的LastFM,包含1,892位用户的播放记录以及与之相关的17,632个艺术家的信息。 我们的工作流程如下: - 通过执行初步探索性数据分析(EDA)来了解和检查我们正在使用的数据。 - 构建几种版本的基本协作推荐系统: - 使用scikit-learn库中的K最近邻算法 - 利用TuriCreate工具的项目相似度推荐模型 - 对上述构建出来的推荐系统的性能进行评估,并回答关于项目的相关问题,包括需要改进的地方。 除了本说明文档中包含的一般信息之外,我们的项目还包括以下内容: (01)使用scikit-learn和TuriCreate实现协作过滤器。 附录:初步探索性数据分析/主题建模 (A01) 使用scikit-learn的K均值聚类和t-SNE进行用户或艺术家标签分析。 (A02) 利用pyLDAvis工具执行潜在狄利克雷分配(LDA)以进一步理解数据。
  • 平台:PHP
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    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。
  • DjangoMusicRecommenderSystem
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    本项目是一款基于Python Django框架开发的音乐推荐系统——MusicRecommenderSystem。它通过分析用户听歌历史和偏好,提供个性化的音乐推荐服务,旨在为用户提供一个高效便捷的音乐探索平台。 这是一款基于Django的推荐系统项目,主要采用了三种算法:UserCF(用户协同过滤)、ItemCF(物品协同过滤)以及LFM(潜在因子模型)。该项目特别使用了ItemCF作为其核心推荐算法。遵循传统的MVC架构,并利用谷歌的图表库进行数据可视化。 该系统的推荐原则是基于这样的假设:如果许多用户同时喜欢项目A和项目B,那么可以认为项目A与项目B之间存在明显的相似性。具体而言,这种基本相似度通过复数公式计算得出。在执行代码时,会遍历每个用户的兴趣项以进行相应的推荐操作。
  • Hadoop.doc
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    本论文探讨了基于Hadoop平台构建音乐推荐系统的实现方法和技术细节,旨在提高大规模数据下的个性化推荐效率和准确性。 基于Hadoop的音乐推荐系统利用了大数据处理框架Hadoop的强大功能,能够高效地分析用户行为数据,并据此提供个性化的音乐推荐服务。该系统的构建旨在优化用户体验,通过深入挖掘用户的听歌习惯、偏好以及社交网络中的互动信息来提升推荐算法的效果。此外,它还支持对大量音频文件进行快速检索和分类处理,从而实现更加精准的个性化内容推送。 此系统能够有效应对大数据环境下遇到的各种挑战,并为音乐平台提供了强有力的技术支撑,帮助其在日益激烈的市场竞争中占据有利地位。