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  • 音乐推荐系统

    2018-11-18 17:10:47
    音乐推荐系统
  • 音乐推荐系统-源码

    2021-02-14 15:28:31
    音乐推荐系统
  • 推荐音乐 音乐推荐系统
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    个性化音乐推荐系统设计与实现

    摘要

    21

    世纪是信息化时代,随着信息技术和网络技术的发展,信息化已经渗透

    到人们日常生活的各个方面,

    与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。

    对网

    络音乐服务来说,

    不管是音乐下载服务,

    或者是网络音乐电台服务,

    都需要用到

    优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。

    个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用

    方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化,所以很多

    SNS

    应用当中

    将音乐服务添加到里面。

    本系统采用

    SSH

    框架组合进行设计,基于

    Java Web

    技术,系统使用

    UML

    建模。本系统的功能模块主要包括:音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集

    歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用

    JavaScript

    脚本定义了一

    个函数,单曲管理在

    action

    中定义一个方法,系统推荐是利用协同过滤算法来

    进行的。

    整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐,

    个性化推荐的整个音乐系统,管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、

    会员信息修改、

    系统推荐等进行有效的管理。

    很大程度上提高了对音乐管理的效

    率,符合了广大用户们的基本需求。

    关键词:

    SSH

    框架,音乐系统,协同过滤,

    MVC

    模式

    展开全文
  • music_rs 音乐推荐系统
  • NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -构建推荐系统 本文进行音乐推荐系统案例实战,对音乐数据集进行数据清洗和特征提取,基于矩阵分解进行音乐推荐。 数据处理 读取音乐数据集,统计数据指标,选择文本信息...

    NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -构建推荐系统

    本文进行音乐推荐系统案例实战,对音乐数据集进行数据清洗和特征提取,基于矩阵分解进行音乐推荐。

    构建推荐系统

    排行榜单推荐,解决新用户的冷启动问题,创建一个函数,传入原始数据,用户列名,要统计的指标(例如按歌曲名字,歌手名字,专辑名字。选择统计哪项指标得到的排行榜单)

    import Recommenders as Recommenders
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    triplet_dataset_sub_song_merged_set = triplet_dataset_sub_song_merged
    train_data, test_data = train_test_split(triplet_dataset_sub_song_merged_set, test_size = 0.40, random_state=0)
    
    train_data.head()
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    def create_popularity_recommendation(train_data, user_id, item_id):
        #根据指定的特征来统计其播放情况,可以选择歌曲名,专辑名,歌手名
        train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id: 'count'}).reset_index()
        #为了直观展示,我们用得分来表示其结果
        train_data_grouped.rename(columns = {user_id: 'score'},inplace=True)
        
        #排行榜单需要排序
        train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score', item_id], ascending = [0,1])
        
        #加入一项排行等级,表示其推荐的优先级
        train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first')
            
        #返回指定个数的推荐结果
        popularity_recommendations = train_data_sort.head(20)
        return popularity_recommendations
    
    recommendations = create_popularity_recommendation(triplet_dataset_sub_song_merged,'user','title')
    

    获取推荐结果

    recommendations
    

    在这里插入图片描述
    简单暴力,排行榜单推荐, 解决新用户的冷启动问题

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  • 跨境慧谷“寻光计划”NO.068AI智能音乐推荐系统该公司开发了一款适用于冥想爱好者的人工智能音乐推荐系统。系统会收集用户的心率、呼吸速率、心率变异性等信息,以了解用户目前的生理状态和心理状态。通过对不同音乐...
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    跨境慧谷国际创业中心   

    Luminor International Managment, Inc.

    跨境慧谷“寻光计划” NO.068

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    AI智能音乐推荐系统

    该公司开发了一款适用于冥想爱好者的人工智能音乐推荐系统。系统会收集用户的心率、呼吸速率、心率变异性等信息,以了解用户目前的生理状态和心理状态。通过对不同音乐的音调、节奏、旋律的人工智能和深度神经网络分析,系统会为用户选择最佳的冥想背景音乐,以最高效地缓解用户的负面情绪。

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    市场背景

    在美国,冥想训练正在成为一种潮流。各种冥想电台在大城市如雨后春笋般涌现。许多工作场所与大学校园也推出了各式各样的冥想课程,以更好地缓解现代化背景下人们日趋增长的焦虑情绪。各种研究已经证明,冥想有利于缓解人们的压力,减少心理疾病的发生。

    2015-2017年,美国的冥想训练市场分别为9.6亿美元、10.8亿美元、12.1亿美元,增速达到11.4%。按此增速,到2022年,美国冥想训练市场将达到20.8亿美元。

    市场痛点

    目前,主流的冥想训练方式是向用户线上销售标准化音频产品,或者线下面对面进行标准化冥想教学,没有个性化的冥想训练产品。因此,无法根据用户的生理状态和心理状态,选择最佳的背景音乐;同时也无法动态衡量音乐对用户情绪及生理状况的影响。 

    产品介绍

    公司致力于开发一款能够选择合适音乐以匹配用户当前生理和心理状态的AI智能音乐推荐系统,该系统能够做到:

    1)利用自适应人工智能模型和深度神经网络,结合个人的生理指标与音乐特征属性(如声调、节奏、结构等),为用户推荐个性化播放列表,使用户保持舒畅心情;

    2)根据前沿的学术研究(不同音乐对人体生理和脑神经的影响方式),设计音乐推荐算法,让用户在轻松听音乐的过程中,接受科学的音乐冥想训练,实现心理治疗的目的。

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    AI系统工作流程图

    项目亮点

    1)公司专利的AI算法基于严谨的科学研究,能够达到有效的心理治疗效果

    2)公司已与多方达成合作,合作方包括了可穿戴设备品牌商、知名音乐人、脑神经研究所等,横跨科技、音乐、医学等不同领域。

    项目需求

    1)目前,公司正在寻求一轮50万美金的pre-seed融资,主要用于产品的临床研究、商业化试点与IP申请

    2)后续,公司还将寻求350万美金的种子轮融资,用于产品全面的商业化生产与销售

    声明:最终解释权归本平台所有

    跨境慧谷“寻光计划”

    往期精选 Editors' Choice

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    展开全文
  • 这是一份音乐数据集,包含上千万的数据。里面有两个文件,一个.txt文件,用来保存用户行为数据集,一个.db文件,用来保存音乐具体信息数据集。通过这两份数据集,我们可以搭建一个音乐推荐系统
  • 讲述了音乐推荐系统的做法,以及一些可供参考的做法

空空如也

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音乐推荐系统