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音乐推荐系统:推荐歌单以及推荐相似歌曲

语言:python3.5 库:Surprise 平台:jupyter notebook 描述:此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲。 数据获取 使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w+次收藏的歌单,存储格式为json格式,数据大小为3.59G,格式说明如下: ? ? 2. 2.2 歌单数据=>推荐系统格式数据 主流的python推荐系统框架,支持的最基本数据格式为movielens dataset,其评分数据格式为 user item rating timestamp,把数据处理成这个格式 2.3 保存歌单和歌曲信息备用 保存 歌单id=>歌单名 和 歌曲id=>歌曲名 的信息 3.使用python推荐系统库Surprise完成项目 3.1用协同过滤构建模型并进行预测 3.1.1 推荐歌单 3.1.2 推荐歌曲 ? 当然也可以使用其他的算法来实现,如: ? 4. 不同的推荐系统算法评估 可以使用不同的评估准则,如: ? ----

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音乐推荐系统协同过滤算法解释

这个集合的长度=所有用户收藏的歌曲的长度,所以说all集合的长度为10 // 创建用户推荐map,数据结构为 key:Integer 对应用户id value:List 对应一个广告的id集合 HashMap getUser_id(); //第一次循环 userId=1 int movieid = all.get(i).getMovie_id(); // 第一次循环 movie_id=2 // 如果推荐 Integer> myRecommendSet = new HashSet<Integer>(myRecommend); double maxValue = 0; int maxId = -1; // 遍历推荐列表中所有点 // 最大值就位两者之比 maxValue = ratio; // maxId = 当前循环的用户 maxId = key; } } } // 创建歌曲推荐列表 maxID没有被更改过,则为当前登录用户ID if (maxId == -1) { //此时maxId = 2 maxId = orginal; } else { // 如果被更改过,就从推荐列表中取出

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    推荐算法(一)——音乐歌单智能推荐

    题记:推荐引擎根据的分类根据数据源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别相同判定为相似用户)、基于内容的(物品具有相同关键词和Tag,没有考虑人为因素),以及基于协同过滤的推荐(发现物品,内容或用户的相关性推荐 推荐算法: 潜在因子(Latent Factor)算法。 应用领域:“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素: 评分矩阵的UV分解的理解。 利用这两个矩阵,我们能得出张三对音乐A的喜欢程度是:张三对小清新的偏好音乐A含有小清新的成分+对重口味的偏好音乐A含有重口味的成分+对优雅的偏好*音乐A含有优雅的成分+…… ? 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B,对李四推荐得分最高的C,王五推荐B。 如果用矩阵表示即为: ?         将用户已经听过的音乐剔除后,选择分数最高音乐推荐给用户即可(红体字)。 参考文献: http://www.zhihu.com/question/26743347/answer/34714804

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    推荐系统推荐系统概述

    如何构建一个推荐系统? 现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了,我选择向你们介绍其中最简单,也是最常用的三种。他们是:一,协同过滤;二,基于内容的推荐系统;三,基于知识的推荐系统。 举个例子,根据Sophie的听歌历史,推荐系统注意到她似乎喜欢乡村音乐。因此,系统可以推荐相同或相似类型的歌曲。更复杂的推荐系统能够发现多个属性之间的关系,从而产生更高质量的推荐。 例如,音乐基因组计划(Music Genome Project)根据450个不同的属性将数据库中的每支歌曲进行分类。该项目为Pandor的歌曲推荐提供技术支持。 (Pandor提供在线音乐流媒体服务,类似Spolify) 基于知识的推荐系统 基于知识的推荐系统在物品购买频率很低的情况下特别适用。例如房屋、汽车、金融服务甚至是昂贵的奢侈品。 混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣,他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统,如基于知识的推荐系统,在数据量有限的冷启动环境下最为有效。

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    推荐系统推荐系统概述

    1、推荐系统概述 推荐系统(Recommender System, RS)是向用户建议有用物品的软件工具和一种技术。常用于多种决策过程,比如购买什么商品、听什么音乐、在网站上浏览什么新闻等等。 “物品”是用来表示系统向用户推荐内容的总称,一个推荐系统通常专注于一个特定类型的物品(eg: CD、图书、电器等),设计的核心是为特定类型的物品提供有用和有效的建议而定制的。 RS分为个性化推荐和非个性化推荐两大类;个性化推荐是指基于用户对商品的偏好信息来进行其它商品的推荐,至于非个性化推荐一般是指将热销商品进行推荐(eg: Top10的商品推荐);这两种不同的推荐方式在某些不同场景下都会存在着比较不错的效益 2、推荐系统的功能 (1)增加物品销售的数量 (2)出售更多种类的物品 (3)增加用户满意度 (4)增加用户忠诚度 (5)更好的了解用户需求 3、推荐系统效果评估 可以将推荐系统的运行过程看成一个回归问题或者分类问题

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    网易云音乐的个性化推荐

    作者授权转载 作者:宿痕 来源:知乎 链接:http://zhuanlan.zhihu.com/dataman/20510761 用过虾米、酷狗、QQ音乐、网易云音乐,个人感受网易云音乐音乐推荐这块做的真心不错 网易云音乐关于个性化推荐这块在公司外部介绍的比较少,但应该推荐的算法和机制和大部分的音乐素材的公司做的类似。以item为核心的协同过滤(CF),通过打分机制来推荐最适合的歌曲。 ? ? 假设我们对新来的D君,只知道她喜欢最炫民族风,那么问题来了,给她推荐啥好咯? ? 如图,推荐《晴天》! 这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法。 这两个矩阵相乘就可以得到估计的得分矩阵: 将用户已经听过的音乐剔除后,选择分数最高音乐推荐给用户即可(红体字)。 ? 将用户已经听过的音乐剔除后,选择分数最高音乐推荐给用户即可(红体字)。 在这个例子里面用户7和用户8有强的相似性: 从推荐的结果来看,正好推荐的是对方评分较高的音乐: ? 从推荐的结果来看,正好推荐的是对方评分较高的音乐: ?

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    音乐制作工具推荐:Studio One「winmac」

    Studio One是一款强大的音乐制作工具,只需利用一个简单易懂的应用程序,即可完成录制、制作、混录、母带录制和演奏等所有操作,功能强大! 通过 Studio One 的创新浏览器,循环音频、虚拟乐器、插件效果甚至预设均能拖放于您的某段音乐中。轻松使用拖放操作,即可复制某个通道中的 FX 链并粘贴到另一个通道中。 通过在效果链中添加插件的方式,全新剪辑增益包络提高演出效果或消除音乐中出现毛刺。易用性是 Studio One 的关键所在,并让您拥有比过往更快的工作速度。作曲处理得当。 音乐创作,突破界限。编曲时,无需进行繁琐的变调、剪切、粘贴和移动操作。 启发灵感的虚拟乐器和特有的多功能乐器可让您建立独一无二的专属音乐库。通过全新的辅助输入,您可轻松将硬件合成器、音乐鼓和舞曲编辑机整合至您的创作中。

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    腾讯QQ音乐点歌系统

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    Github项目推荐 | GANSynth: 用GANs创作音乐

    小编:听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生,所以我们今天为你推荐的就是利用生成对抗网络合成音频的算法。截至翻译开始前。

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    推荐系统

    本文结构: 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考: Coursera-Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间,还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子:喜马拉雅上根据我听过的书推荐相关的内容,效果不错,推荐的很多我都会订阅。Youtube上根据我看过的视频推荐内容,如果我在追剧,它会把最新的剧集放在我首页,还有我可能感兴趣的电影。 还有很多例子和方法,以及冷启动等关键问题,推荐大家看《推荐系统实战》这本书,之前去听新浪微博的分享,这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2. 基于内容,物品,用户的推荐就是把相关的特征表达为向量形式后,计算它们之间的距离,根据相似度高的来为你推荐。 ?

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    推荐系统】基于内容的推荐系统和基于知识的推荐系统

    2、基于知识的推荐系统 (1)基于知识的推荐系统概述 传统的推荐算法(CB和CF)适用于推荐特性或者口味相似的物品,比如:书籍、电影或者新闻。 类似于搜索过程,只是将搜索过程中给定的参数输入到基于知识的推荐系统中。 系统开发中需要考虑的问题: a. 需要一些比较高精度的推荐结果; b. 5、基于知识的推荐系统总结 基于知识的推荐系统在协同过滤或者基于内容的推荐技术有明显缺点的时候十分有用,并且能够很好的应用到大型的推荐系统中,但是基于知识的推荐系统还是存在着一系列的问题: 基于约束的推荐技术构建约束条件需要比较多的一个领域知识 ,所以可以考虑将多个推荐系统模型的结果混合到一起来作为最终的推荐结果。 7、推荐系统攻击 在实际应用中,由于推荐系统的建议可能会影响用户的购买行为,带来经济效益的时候,我们并不能假设所有的用户都是诚实公平的,也就是说存在的恶意用户有可能会影响推荐系统的运行效果,让推荐列表经常

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    推荐系统篇】--推荐系统之训练模型

    经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件,本文将继续构建训练数据特征并构建模型。

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    【Rust项目推荐】写了个音乐播放器

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    网易云音乐歌单的推荐算法解析

    网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的呢?最近有很多人关心这个问题。调查了一些网易云音乐的重度患者,小咖带你来看一些路过大神的精辟分析。 分析一: “商品推荐系统的算法( Collaborative filtering )分两大类: 第一类,以人为本,先找到与你相似的人,然后看看他们买了什么你没有买的东西。 现在的推荐系统并不存在一种算法通吃,除了算法上的问题,还需要考虑基础数据的影响因素,比如两张歌单有多少歌曲重合,歌单的质量是怎么样的。” 分析二: 这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法。 将用户已经听过的音乐剔除后,选择分数最高音乐推荐给用户即可(红体字)。 在这个例子里面用户7和用户8有强的相似性: ? 从推荐的结果来看,正好推荐的是对方评分较高的音乐: ?

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    GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法。 详情可在ICLR 2019论文中查看。它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质...

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    推荐系统推荐系统中的图网络模型

    整理:极验 作者:Roxana Pamfil 在互联网时代,推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品,还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。 这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。 通过在这样的网络中进行边预测,可以解决两个重要的业务问题: 1、Recommendations ——我们应该给用户推荐哪些新商品? 网络和社区结构 网络是系统的抽象表示,其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。 一项重要任务是预测新的边,可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面,社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。 该 network 方法的主要优势在于它不受监督。

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    推荐系统评价:什么是好的推荐系统

    但一个系统的好坏往往需要全链路的评定,贯穿于用户的整个交互过程。之所以说好的推荐系统更难定义,是因为虽然算法是核心,但是个性化推荐往往不止由算法构成,这背后需要各种技术支撑。 宗旨:服务提供方与消费方的双赢 推荐系统是一个多方交互的复杂系统,有很多因素能够对推荐系统的效果产生影响,本文试对这些因素中的一些代表性因素进行简单的阐述分析。 ▌宏观 从宏观上来看,好的推荐系统就是满足用户的需求,帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲,好的推荐系统一定是再为产品服务,不同的产品阶段,我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。 推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然是推荐需要去完成的一件事,长尾作为大头的存在,分发过程中需要将把握,或者说长尾挖掘是好的推荐系统需要去完成的任务。 What:这个维度则是需要推荐的主体是什么,主体类型可能有以下服饰,百货,文章,音乐,美食,视频等等,不同物料有着不同的自带属性,并且产品附加信息也不同。

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    推荐系统篇】--推荐系统之测试数据

    一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐,相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService

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