music recommendation system:一个简单的音乐推荐系统 源码

音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统,可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA,并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间,请不要担心:)。 如果要获取音乐文件,可以从上面的链接下载它们,也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集,它不仅包含艺术家姓名,歌曲名称等常用属性,而且还考虑并分析了音乐属性(例如回声,每分钟节拍)以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成,每个文件都描述歌曲的特征,例如元数据,特征等。每个文件均被单独清理,并基于公共密钥(