• 音乐推荐系统


    1.安装suprise库:

     一次安装成功 (处了超时的问题pip --default-timeout=1000 install -U surprise)

    2.surprise文档https://surprise.readthedocs.io/en/stable/getting_started.html

    3.last.fm 数据集及其用法说明。https://blog.csdn.net/hopyGreat/article/details/96444827

    4.问题1:

     解决:https://stackoverflow.com/questions/59112197/importerror-cannot-import-name-evaluate-from-surprise-import-evaluate

    5.成功运行网易云音乐推荐系统范例https://github.com/happyflyingfish/netease-music-recommendation/blob/master/model/convertor.py github可以参考

     

     

     结果:

    PS D:推荐系统音乐推荐系统网易云音乐推荐范例网易云音乐推荐范例model> python -u "d:推荐系统音乐推荐系统网易 
    云音乐推荐范例网易云音乐推荐范例modelknn_baseline.py"
    加载歌单id到歌单名映射字典完成...
    加载歌单名到歌单id的映射字典完成
    加载歌曲id到歌曲名的映射字典完成..
    加载歌曲名到歌曲id的映射字典完成..
    构建数据集
    开始训练模型...
    Estimating biases using als...
    Computing the msd similarity matrix...
    Done computing similarity matrix.
    
    针对歌单进行预测:
    歌单名称 周杰伦公举歌曲大全(专辑发行顺序),循环专
    歌单rid 92187045
    歌曲inid 839
    
    歌单 《 周杰伦公举歌曲大全(专辑发行顺序),循环专 》 最接近的10个歌单为: 
    
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            张震岳
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    user: 4          item: 999        r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 阴天快乐 陈奕迅
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     结果:

    PS D:推荐系统音乐推荐系统网易云音乐推荐范例网易云音乐推荐范例model> python -u "d:推荐系统音乐推荐系统网易 
    云音乐推荐范例网易云音乐推荐范例model
    mf.py"
    加载歌单id到歌单名映射字典完成...
    加载歌单名到歌单id的映射字典完成
    加载歌曲id到歌曲名的映射字典完成..
    加载歌曲名到歌曲id的映射字典完成..
    user: 400232387  item: 27724082   r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 听见下雨的声音   魏如昀
    user: 400232387  item: 167916     r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 梦一场   萧敬腾
    user: 400232387  item: 408307325  r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 干杯     西瓜Kune
    user: 400232387  item: 394618     r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 给自己的歌 (Live) - live 纵
    贯线
    user: 400232387  item: 421423806  r_ui = 1.00   est = 1.00   {'was_impossible': False} 小半     陈粒
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    思路:1.https://blog.csdn.net/makingLJ/article/details/86320424基于协同过滤算法和深度学习的音乐推荐

    2.https://www.maiyewang.com/archives/16980基于Spark的协同过滤音乐推荐(python源码分析)

    Flask框架学习(web)https://www.w3cschool.cn/flask/

    3.新的库Yuehttps://github.com/0411tony/Yue

    4.范例2 的song2vec:(可以考虑写一个web界面出来!)https://github.com/jiejie1993/music_recommendation_2018

     需要训练一段时间()

     5.djingo框架(web)

    https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/ 
     
    1.surprise 框架测试 音乐数据预测
    from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals)
    import os
    import io
    from surprise import Reader
    from surprise import KNNBaseline
    from surprise import Dataset
    import sys
    import importlib
    importlib.reload(sys)
    
    import pickle 
    # 重建歌单id到歌单名的映射字典
    id_name_dic = pickle.load(open("popular_playlist.pkl","rb"), encoding='bytes')
    
    print("加载歌单id到歌单名的映射字典完成...")
    # 重建歌单名到歌单id的映射字典
    name_id_dic = {}
    for playlist_id in id_name_dic:
        # print(playlist_id.decode())
        name_id_dic[id_name_dic[playlist_id]] = playlist_id
    print("加载歌单名到歌单id的映射字典完成...")
    
    
    file_path = os.path.expanduser('./popular_music_suprise_format.txt')
    # 指定文件格式
    reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',')
    # 从文件读取数据
    music_data = Dataset.load_from_file(file_path, reader=reader)
    # 计算歌曲和歌曲之间的相似度
    print("构建数据集...")
    trainset = music_data.build_full_trainset()
    #sim_options = {'name': 'pearson_baseline', 'user_based': False}
    
    print("开始训练模型...")
    #sim_options = {'user_based': False}
    #algo = KNNBaseline(sim_options=sim_options)
    algo = KNNBaseline()
    algo.fit(trainset)
    
    current_playlist = list(name_id_dic.keys())[2]
    print(current_playlist.decode())
    
    
    # 取出近邻
    playlist_id = name_id_dic[current_playlist]
    
    print(playlist_id.decode())
    
    playlist_inner_id = algo.trainset.to_inner_uid(playlist_id.decode())
    print("hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh")
    print(playlist_inner_id)
    
    playlist_neighbors = algo.get_neighbors(playlist_inner_id, k=10)
    print(playlist_neighbors)
    
    
    # 把歌曲id转成歌曲名字
    playlist_neighbors = (algo.trainset.to_raw_uid(inner_id)
                           for inner_id in playlist_neighbors)
    # for playlist_id in playlist_neighbors:
    #     print(playlist_id.encode())
                        
    playlist_neighbors = (id_name_dic[playlist_id.encode()]
                           for playlist_id in playlist_neighbors)
    
    print()
    print("和歌单 《", current_playlist.decode(), "》 最接近的10个歌单为:
    ")
    # print(playlist_neighbors)
    
    for playlist in playlist_neighbors:
        print(playlist.decode())

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