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Music-Recommendation-System：对一个包含 7.17 亿个评分的数据集进行了分析，并以此为基础，为用户构建了音乐推荐系统。

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简介：
通过对一个庞大的数据集进行分析，其中包含了 7.17 亿个用户评分，音乐推荐系统得以构建。此外，为了深入了解音乐产业中不同流派的演变趋势，系统还生成了相应的图表，从而为用户提供更全面的音乐推荐服务。

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  • Music Recommendation System: 基于7.17亿评分数据集的分析与用户音乐推荐开发
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    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。
     
  • Music-Recommendation-System-Based-on-Tags: 基于标签的音乐推荐系统
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    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。
     
  • flink-commodity-recommendation-system：基于Flink的实时商品推荐系统，在用户进行评分时...
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    简介：flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时，该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐，增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System，并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题，同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性，配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验，作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上，作者进行了UI优化、修复了一些bug，并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践，作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是，由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面，在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题，共同学习进步。
     
  • 音乐评分数据集的推荐系统.rar
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    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。
     
  • Music Recommendations: 雅虎音乐推荐系统根据用户的多张专辑评分提供个性化歌曲推荐
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    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。
     
  • KKBOX：基于海量历史听歌数据的个性化音乐推荐系统及用户行为预测分析
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    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。
     
  • 基于用户行为的个性化推荐算法分析
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    本研究聚焦于分析当前基于用户行为的个性化推荐算法，探讨其原理、应用及面临的挑战，旨在提升推荐系统的准确性和用户体验。 随着商业智能系统和数据挖掘技术的进步，用户行为数据对企业决策产生了重要影响。网络电子商务平台可以通过分析这些数据的结果来向特定用户提供他们感兴趣的商品推荐，从而增强用户的黏性和提高平台的商业价值。本段落提出了一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，该算法将用户的行为信息转化为评分矩阵，并在此基础上改进了正则化非负矩阵分解算法，在原始版本的基础上加入了偏置信息以优化性能。通过充分挖掘用户在网页上的点击、购买、浏览和收藏等行为数据，这种改进后的算法能够及时向用户提供他们可能感兴趣的商品推荐。实验结果表明所提出的两种算法具有有效性和高效性。
     
  • 用户行为的推荐系统数据集
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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。
     
  • music-recommender-system: 源码 - 音乐推荐系统
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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。
     
  • 推荐系统：Recommendation System
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    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。