Python音乐推荐系统（基于协同过滤算法）Django框架与MySQL数据库源码下载

简介：
本项目为一个基于Python的音乐推荐系统，采用Django框架和MySQL数据库，结合协同过滤算法实现个性化音乐推荐。提供完整源代码下载。 一、开发技术：PyCharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python 3.x版本、Django框架 二、项目概述： 本系统名为“UserProfile_MusicRecommend”，采用基于用户画像及协同过滤的音乐推荐算法，旨在提高推荐列表的质量。 1. 将用户的偏好数据与协同过滤技术结合，通过分析用户的行为和喜好来提升个性化推荐的效果。 2. 该系统的开发环境为Windows操作系统，并使用Python3语言编写。数据库方面选择了MySQL或sqlite3进行存储管理；前后端的集成则借助Django框架完成。 3. 数据来源是Kaggle平台举办的KKBox音乐推荐挑战赛中的公开数据集，具体采用的是Last.fm Dataset-360K Users版本的数据集合。作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，KKBOX拥有庞大的曲库资源和用户基础。 4. 在处理这些海量信息时，我们利用SVD矩阵分解技术来计算不同元素之间的相似度，并通过已有的评分记录分析出每个用户的偏好因素及歌曲所包含的特征值；最终依据上述模型预测潜在的新评价结果。