MusicRecommender是一款智能音乐推荐系统，运用先进的算法分析用户听歌习惯，提供个性化歌曲推荐，让好音乐触手可及。
音乐推荐简介：基于用户的播放次数给用户推荐乐队。用户对某个乐队歌曲的播放次数反映了他们对该乐队的喜爱程度。采用User_CF、Item_CF、LFM、BPR和ALS_WR模型算法进行求解，并通过准确率、召回率、覆盖率以及多样性来衡量这些方法的效果。
数据集包括两份：lastfm-360K的小规模版本（small_data.csv），从中选取最活跃的10,000个用户及最受欢迎的1,000首歌曲，和一个经过标签编码处理后的较小的数据集u.data。以下是具体算法介绍：
1. 基于用户的协同过滤：计算两个用户的相似度时，如果这两个用户对冷门物品的行为一致，则认为他们具有较高的相似性。
2. 基于物品的协同过滤：在评估项目之间的关系时，活跃用户对于项目的贡献权重应低于不活跃用户。
3. 隐语义模型（LFM）通过隐含特征将用户和项目联系起来。此方法需要设定三个参数：隐特征的数量、学习速率alpha及正则化项系数lambda。
以上算法能够帮助我们更好地理解和推荐音乐，为用户提供个性化的音乐体验。
5星
