# music_recommendation_2018
1.解析爬取到的Json歌单数据,并进行数据预处理。 2.基于Surprise推荐系统库,采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐。3.借鉴Word2Vec算法思想进行Song2Vec处理,实现基于物品的协同过滤歌曲推荐。 4.采用 TensorFlow实现基于LFM的歌曲推荐。
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music_recommendation_2018-master.zip (26个子文件)
music_recommendation_2018-master
song2vec
train_song2vec.py 2KB
.spyproject
codestyle.ini 56B
encoding.ini 58B
vcs.ini 85B
workspace.ini 162B
data
popular_playlist.pkl 180KB
popular_song.pkl 5.49MB
popular.playlist 16.88MB
playlist.pkl 1.49MB
popular_music_suprise_format.txt 4.3MB
model
__pycache__
convertor.cpython-35.pyc 2KB
__init__.cpython-35.pyc 193B
convertor.py 1KB
__init__.py 47B
nmf.py 901B
knn_baseline.py 2KB
数据集 73B
lfm_tensorflow
train.py 5KB
__pycache__
data_process.cpython-35.pyc 3KB
lfm.py 2KB
data_process.py 3KB
README.md 348B
preproccess
parser.py 1KB
processor.py 1KB
__init__.py 47B
dummper.py 1KB
共 26 条
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资源评论
- qq_426733262023-09-27感谢资源主的分享,这个资源对我来说很有用,内容描述详尽,值得借鉴。
- m0_462128842023-04-21资源简直太好了,完美解决了当下遇到的难题,这样的资源很难不支持~
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- 2201_757616172024-03-17资源内容总结地很全面,值得借鉴,对我来说很有用,解决了我的燃眉之急。
博士僧小星
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