MusicRecSys是一个音乐推荐系统。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本演示案例对应《推荐系统开发实战》一书中的实践实例，它采用了前逐步分离的架构设计，取代了原有的Python Django框架，前端则使用了Vue.js技术，而数据库的选择为MySQL。请注意，本项目的授权仅限于非商业用途。如果您有商业使用需求，请随时与我联系以申请相应的授权许可：《推荐系统开发实战》已经在多个电商平台进行了部署，对感兴趣的朋友们表示欢迎关注。该项目的核心思路在于利用网易云音乐API获取一部分数据，并基于标签信息构建歌单详情页的推荐功能；同时，也实现了歌曲详情页和歌手详情页的推荐。此外，项目还运用了协同过滤算法来为用户提供个性化的推荐服务：针对用户推荐用户、针对单个用户推荐歌曲、针对歌手推荐歌曲以及针对歌单进行个性化推荐。最后，该系统还包含了一个个性化排行榜模块，旨在为不同用户呈现定制化的内容（由于不同用户的行为模式存在差异，因此“为你推荐”的内容也会因人而异）。为了更好地理解用户行为轨迹，该项目还加入了足迹功能，用于展示用户在平台内的各项操作记录。初步版本依赖于Python 3.6环境及其相关包，这些包的具体版本信息已整理在MusicRecSys/MusicRec/z-others/files/requirement.txt文件中并通过pip安装。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

MusicRecSys：音乐推荐系统的应用

优质

MusicRecSys是一款专为乐迷设计的应用程序，利用先进的算法和数据分析技术，提供个性化且精准的音乐推荐服务。本项目是《推荐系统开发实战》一书的演示案例，采用前后端分离实现方式，并使用Python的Django框架作为后端技术栈，前端则采用了Vue框架进行构建，数据库选用MySQL。该项目的目标用户为非商业用途个人学习和研究之用。如果需要用于商业目的，请联系作者获取授权。项目的主要功能包括： 1. 利用网易云音乐API获取部分数据，并基于标签推荐歌单、歌曲及歌手详情页。 2. 通过用户的协同过滤算法，实现给用户个性化推荐其他用户以及他们可能喜欢的歌曲。 3. 使用物品之间的关联性进行协作过滤以向用户推荐相关歌手。 4. 基于内容分析的方法为用户提供个性化的歌单建议。此外，项目还实现了如下功能： - 根据不同用户的浏览行为生成定制化“为你推荐”列表； - “我的足迹”，展示每个用户的站内活动记录； Python版本要求3.6或以上。该项目所依赖的第三方库及其对应的版本请查看文件夹MusicRecSys / MusicRec / z-others / files / requirement.txt，安装这些依赖项时，请使用pip命令。《推荐系统开发实战》一书已在各大电商平台上架销售，有兴趣的朋友可以关注并购买阅读！

个性化的音乐推荐系统.docx

优质

本文档探讨了一种基于用户行为和偏好分析的个性化音乐推荐系统，旨在为用户提供更加精准、个性化的音乐体验。通过深度学习算法优化推荐效果，增强用户体验。参考使用，欢迎下载。

MusicRecommender：音乐推荐系统

优质

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。

Python音乐推荐系统

优质

本项目为基于Python开发的音乐推荐系统，运用机器学习算法分析用户听歌偏好，提供个性化歌曲推荐。音乐推荐系统是现代数字音乐服务的核心组成部分，它利用算法为用户个性化地推荐符合他们音乐口味的歌曲。使用Python开发这样的系统可以充分利用其丰富的库和工具，这些库和工具能够支持数据处理、机器学习模型构建以及用户界面设计。首先，我们需要获取音乐数据。这通常涉及到网络爬虫技术，例如使用Python的BeautifulSoup或Scrapy框架来抓取在线音乐平台上的歌曲信息。这些信息可能包括歌曲名、艺术家、专辑、流派等，并且应该遵循网站的robots.txt规则以确保合法性和道德性。在获得数据之后，下一步是进行预处理。Pandas库可以用于清洗和分析数据，这可能涉及处理缺失值、异常值以及对文本数据（如艺术家和歌曲名称）进行标准化和分词。例如，jieba库可以帮助我们更好地理解中文环境下的歌曲与艺术家之间的关系。接下来是构建推荐系统的核心算法部分。常见的方法包括基于内容的过滤、协同过滤及混合推荐策略等。Python的Surprise库提供了多种实现方案，如用户-物品协同过滤、物品-物品协同过滤以及基于矩阵分解的方法。这些技术可以根据用户的播放历史或评分来预测他们可能感兴趣的歌曲。在模型训练之后，我们需要评估其性能。sklearn库可以用于交叉验证和计算准确率与召回率等指标，并且AB测试可用于比较不同推荐策略的效果。为了提供用户友好的交互界面，我们可以使用Python的Flask或者Django框架开发Web应用。这些工具使得创建API和服务端网页变得更加简单快捷；同时前端技术如React或Vue.js能够进一步提升用户体验。在部署阶段，Gunicorn和uWSGI服务器配合Nginx可以用于实现高并发的服务，并且选择合适的数据库（例如SQLite、MySQL或PostgreSQL）来存储用户信息及推荐结果也是必不可少的步骤。综上所述，构建基于Python的音乐推荐系统涉及到了网络爬虫技术、数据预处理、推荐算法的设计与实施、模型评估以及Web应用开发等多个方面。通过优化这些环节，我们可以创建出既满足用户需求又具有高度个性化的音乐推荐服务。

音乐相关的推荐算法推荐系统

优质

本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法，通过分析用户听歌行为与偏好，构建高效、精准的推荐系统，提升用户体验和满意度。该压缩文件包含从零开始搭建音乐推荐系统的内容，包括模型构建与算法调参、建模与评估方法的介绍。此外，还包括基于Movielens数据集和网易云音乐数据集进行推荐预测的具体实践案例，并详细讲解了Word2vec 和Song2vec在冷启动问题及用户兴趣预测中的应用。最后还涉及使用Spark实现推荐系统的技术细节。

音乐相关的推荐算法推荐系统

优质

本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法，旨在通过深度学习和协同过滤等技术，构建高效准确的音乐推荐系统，为用户提供个性化的听歌体验。该压缩文件包括从零开始搭建音乐推荐系统模型的构建与算法调参、基于movielens数据集和网易云音乐数据的推荐预测、使用word2vec 和Song2vec实现冷启动与用户兴趣预测问题，以及基于Spark推荐系统的实现等内容。

个性化音乐推荐系统的文档.docx

优质

本文档探讨了一种基于用户行为和偏好分析的个性化音乐推荐系统设计与实现方法，旨在为用户提供更加精准、个性化的音乐推荐服务。随着互联网的发展，我们的生活方式已经发生了彻底的变革，并且融入了日常生活的方方面面，包括交流、出行、消费以及娱乐等领域。与此同时，音乐数据也在不断增长变化中。当用户访问一个音乐网站时，如何能够迅速找到自己想要聆听的歌曲呢？个性化推荐系统可以满足这一需求。本课题研究了一个基于个性化的推荐系统，在后端使用了基于用户的协同过滤算法，并在前端采用了Spring+SSM框架来构建该系统。数据库方面，则结合关系型数据库MySQL和大数据数据库进行数据存储与管理。通过收集用户行为数据，然后将其传输到后台处理并利用基于用户的协同过滤算法来进行音乐推荐。研究过程中，我们从网易云音乐网站上爬取了大量数据（包括歌曲信息、歌手资料等），并对这些原始数据进行了清洗和筛选以确保其有效性。最终将超过六千条的数据存储进数据库后，采用上述提到的个性化推荐算法来预测用户可能感兴趣的音乐作品。随着大数据量的增长以及人们对高质量音乐需求的增加，在不久的将来，个性化的推荐系统必将大放异彩。关键词：音乐推荐；基于用户的协同过滤；数据爬取与处理；推荐系统

网易音乐推荐系统的第一课.zip

优质

本课程为网易音乐推荐系统的入门教程，旨在介绍音乐推荐的基本原理与实践方法，帮助学员掌握个性化推荐的核心技术。搭建自己的网易音乐推荐系统。

音乐推荐平台：基于PHP的音乐系统

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。

SSM融合音乐推荐系统.zip

优质

本项目为一个基于SSM框架（Spring, Spring MVC, MyBatis）构建的音乐推荐系统，旨在通过用户行为分析及个性化算法提供精准化音乐推荐服务。 SSM混合音乐推荐系统.zip包含了基于SSM框架的音乐推荐系统的相关代码和资源。文档内详细介绍了如何使用该系统进行音乐推荐，并提供了必要的配置文件以及示例数据，便于用户快速上手并了解整个项目的结构与功能实现细节。