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ZIP音乐推荐系统系统算法:基于用户的协同过滤推荐算法编程语言:python数据库:sqlite框架:MVCweb应用框架:

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资源文件列表:

音乐推荐系统系统算法基于用户的协同过滤推荐算.zip 大约有13个文件
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  5. 5.jpg 270.94KB
  6. 音乐推荐系统一直以来都备受关注因为它能够为用户提.doc 2.57KB
  7. 音乐推荐系统一直是音乐应用领域中一.txt 1.43KB
  8. 音乐推荐系统技术分析一引言随着互联网技.txt 2.21KB
  9. 音乐推荐系统技术分析文章一引言.txt 2.25KB
  10. 音乐推荐系统技术分析文章一引言随着互联网.txt 1.97KB
  11. 音乐推荐系统是近年来备受关注的一.txt 1.94KB
  12. 音乐推荐系统系统算法.txt 265B
  13. 音乐推荐系统系统算法基于用户的协.html 5.1KB

资源介绍:

音乐推荐系统 系统算法:基于用户的协同过滤推荐算法 编程语言:python 数据库:sqlite 框架:MVC web应用框架:Django 解压就可以运行(自己需要有调试项目环境的能力),需要软件python和pycharm或者Anaconda 项目有配套的文档
音乐推荐系统一直以来都备受关注因为它能够为用户提供个性化的音乐推荐帮助他们发现和欣赏
更多符合自己口味的音乐本文将围绕音乐推荐系统展开介绍基于用户的协同过滤推荐算法并使
Python 语言开发该系统
引言
随着互联网的普及音乐流媒体平台飞速发展用户对高质量音乐的需求也越来越高然而在大量
音乐曲库面前用户常常难以找到自己喜欢的音乐因此搭建一个能够根据用户兴趣推荐音乐的系
成为了亟待解决的问题
基于用户的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤是一种常见的推荐算法它利用用户之间的相似性进行推荐该算法的核心思想
是通过分析用户的历史行为找到相似兴趣爱好的用户群体并向目标用户推荐这些用户喜欢的音乐
在音乐推荐系统中基于用户的协同过滤推荐算法的实现步骤如下
1. 数据预处理收集用户行为数据如用户的历史播放记录收藏曲目等并构建用户-音乐矩阵
2. 相似度计算通过计算用户之间的相似度找到相似用户
3. 生成推荐列表根据相似用户的喜好为目标用户生成推荐音乐列表
Python 语言开发
Python 语言是一种高级编程语言以其简洁易学功能强大而受到广泛应用在音乐推荐系统的
开发中我们选择使用 Python 语言进行编程
为了方便开发我们还选择使用 PyCharm 或者 Anaconda 这两种开发环境PyCharm 是一款功能
强大的 Python 集成开发环境提供了丰富的调试和代码编辑功能 Anaconda 则是一种 Python
数据科学平台集成了多个常用的数据处理库
数据库与框架选择
本文选用 SQLite 作为音乐推荐系统的数据库SQLite 是一种轻量级的关系型数据库具有易用
高效的特点适合小型项目的开发
在构建音乐推荐系统的过程中我们采用了 MVCModel-View-Controller架构模式该模式
将应用程序划分为三个模块模型Model视图View和控制器Controller),使得系统
具有良好的可维护性和扩展性
Web 应用框架选择
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