Music List: 最近喜欢听的

最新推荐文章于 2022-11-19 14:19:25 发布
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iteye_5872
关注
大数据面试SQL（十四）：向用户推荐好友喜欢的音乐
Lansonli（蓝深李）的博客
08-17 1039
推荐其关注的用户喜欢的音乐名称，主要是考察表之间的关联，并考察行转列及去重相关操作。1、根据用户关注表和用户喜欢的音乐表进行关联，查询出每个用户关注用户喜欢的音乐ID。1、根据用户关注表和用户喜欢的音乐表进行关联，查询出每个用户喜欢的音乐ID。1、用户关注表t1_follow记录用户及其关注的人。2、用户喜欢的音乐t1_music_likes。2、再关联音乐名字表，关联出对应的音乐名称。2、关联音乐名字表，关联出对应的音乐名称。3、音乐名字表t1_music。推荐他关注的用户喜欢的音乐名称。
推荐系统简介：信息的筛选、排序和推荐以及如何提升推荐系统的效果和准确性? Build a Music Recommender System Using CF算法
AI天才研究院
08-03 849
在现代信息技术蓬勃发展的时代，推荐系统已经成为一种主流的信息服务方式。其主要功能在于向用户提供一些他们可能感兴趣的内容或产品，从而提升用户的体验、增加转化率等。由于互联网产品的广泛普及，使得网民对各种各样的商品和服务的需求日益增长。在这种情况下，推荐系统在满足用户需求上必将扮演着越来越重要的角色。推荐系统一般包括三个功能：信息的筛选、排序和推荐。其中，信息筛选可以帮助用户找到感兴趣的内容或产品；排序则指的是通过一些算法对推荐列表进行排序，显示给用户相关性最高的商品或服务；
MusicList:一个跟踪音乐和专辑的网站
05-11
音乐列表 一个跟踪音乐和专辑的网站
musiclist
villa123 的专栏
11-23 2170
第十三课：music-list（6-8）
weixin_37331426的博客
11-09 736
1.music-list.vue props 接收的数据 props: { bgImage: { type: String, default: '' }, songs: { type: Array, default: [] }, title: { type:
Music List
JoeBlackZQQ的专栏
02-19 529
http://www.xiami.com/play?ids=/song/playlist/id/1208666/type/3#loaded
Android实战 - 音心播放器 （MusicListActivity - 音乐播放和MainActivity的一个问题）
原小明
12-18 1873
1.背景     在上篇中实现了分类信息音乐列表的实现，包括页面和设计与实现，在此实现数据的请求和解决一个问题！     1）网络数据请求     2）优化点击事件     3）一个bug修复                                                                  2.网络数据请求     里面的数据还是接口上提供的数据，
api-music-list
03-12
"api-music-list"这个项目很可能是一个音乐播放应用的API接口实现，用于获取和管理音乐列表。在这个项目中，我们看到主要使用了TypeScript语言，这是一种强类型、面向对象的JavaScript超集，为开发人员提供了更多的...
PHP-MUSIC.rar_music_php music_音乐源码
09-22
【PHP-MUSIC.rar】是一个基于PHP的音乐源码，它主要设计用于创建一个简洁而易于操作的音乐分享和播放平台。这个源码包含了音乐上传、播放、搜索、热门推荐等功能，为用户提供了一站式的音乐体验。 1. **PHP语言基础...
def get_vector_recommendations(self, target_user_id, n_similar_users=10, n_recommendations=10): print(f"\n为用户 {target_user_id} 生成基于向量的推荐...") # 1. 数据预处理：获取所有用户数据并转换为向量 all_users_data = {} all_music_ids = set() # 获取所有音乐数据，构建音乐ID映射 query = {"userMusicList": {"$exists": True, "$ne": []}} for user in self.collection.find(query).limit(3000): user_id = str(user['userId']) if 'userMusicList' in user: # 保存用户的音乐列表 all_users_data[user_id] = { 'music_list': user['userMusicList'], 'vector': None # 稍后填充 } # 收集所有音乐ID for music in user['userMusicList']: all_music_ids.add(str(music['musicId'])) # 将音乐ID转换为索引映射 music_id_to_index = {mid: idx for idx, mid in enumerate(sorted(all_music_ids))} vector_size = len(music_id_to_index) print(f"总音乐数量: {vector_size}") print(f"总用户数量: {len(all_users_data)}") # 2. 构建用户向量 for user_id, user_data in all_users_data.items(): # 初始化用户向量 user_vector = np.zeros(vector_size) # 填充向量（使用评分作为权重） for music in user_data['music_list']: music_idx = music_id_to_index[str(music['musicId'])] user_vector[music_idx] = float(music['musicScore']) / 100.0 # 归一化评分 # 保存用户向量 all_users_data[user_id]['vector'] = user_vector # 3. 计算目标用户与其他用户的相似度 target_vector = all_users_data[target_user_id]['vector'] similarities = [] for user_id, user_data in all_users_data.items(): if user_id != target_user_id: similarity = cosine_similarity([target_vector], [user_data['vector']])[0][0] similarities.append((user_id, similarity)) # 4. 找到最相似的K个用户 similar_users = sorted(similarities, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n_similar_users] print(f"\n找到的{n_similar_users}个最相似用户:") for user_id, sim in similar_users: print(f"用户 {user_id}: 相似度 {sim:.3f}") # 5. 收集推荐候选歌曲 target_music_ids = {str(m['musicId']) for m in all_users_data[target_user_id]['music_list']} candidate_songs = defaultdict(lambda: {'score': 0, 'count': 0, 'weighted_sum': 0}) for similar_user_id, similarity in similar_users: user_music_list = all_users_data[similar_user_id]['music_list'] for music in user_music_list: music_id = str(music['musicId']) if music_id not in target_music_ids: # 只考虑目标用户未听过的歌曲 candidate = candidate_songs[music_id] weighted_score = float(music['musicScore']) * similarity candidate['weighted_sum'] += weighted_score candidate['count'] += 1 candidate['score'] = candidate['weighted_sum'] / candidate['count'] candidate['music_info'] = music # 6. 排序并选出Top N推荐 recommendations = [] sorted_candidates = sorted(candidate_songs.items(), key=lambda x: x[1]['score'], reverse=True)[:n_recommendations] for music_id, info in sorted_candidates: recommendations.append({ 'musicId': music_id, 'name': info['music_info']['musicName'], 'author': info['music_info']['musicAuthor'], 'predicted_score': round(info['score'], 2), 'details': { 'similar_users_count': info['count'], 'average_similarity': info['weighted_sum'] / info['count'] if info['count'] > 0 else 0 } }) return recommendations帮我在优化优化基于向量的推荐方法
03-13
看起来是一个基于用户的协同过滤算法，使用余弦相似度来找到相似用户，然后推荐这些用户喜欢的但目标用户没听过的歌曲。 首先，数据预处理部分。他们从MongoDB中获取用户数据，并构建所有音乐ID的集合，然后转换为...
木雨音乐 项目开发（四）本地音乐MyMusicListFragment
昊老头儿（机械专业转行的大龄新手程序猿）
08-19 1091
本地音乐MyMusicListFragment 1、加载本地音乐 2、单击列表实现播 在建立MyMusicListFragment.java前先建立值对象Mp3Info.java Mp3Info.java代码如下 包含了歌曲的一些信息 package com.haoxue.zixueplayer.vo; /** * Created by Administrator on 2016/
9.发现歌单数据获取
K的博客
11-19 334
这里主要讲“发现歌单”与数据获取，涉及到了部分歌单路由携带参数跳转，下次将会介绍。
OJ.最简单的计算机
IronCarrot's Blog
12-15 1187
#include #include #include int main() { int M1,M2; while(scanf("%d %d",&M1,&M2)!=EOF) { int R1=0,R2=0,R3=0; char str[1005]; scanf("%s",str); int len=strl
vue-music（10）music-list组件
望天一方小叶子的博客
09-04 649
<template> <div class="music-list"> <div class="back" @click="back"> <i class="icon-back"></i> </div> <h1
最近喜欢听的一首歌，希望成真
崔欣的专栏
11-06 1155
张信哲-做你的男人东京纽约每个地点带你去坐幸福的地下铁散步逛街找电影院累了我就帮你提高跟鞋塞车停电哪怕下雪每天都要和你过情人节星光音乐一杯热咖啡只想给你所有浪漫情节让我做你的男人24个小时不睡觉小心翼翼的保持这种热情不退烧不管世界多纷挠我们俩紧紧的拥抱隐隐约约我感觉有微笑藏在你嘴角让胆小的你在黑夜中也会有个依靠就算有一天爱会变少人会变老就算没告诉过你也知道下辈子还要和你遇到 
Android实战 - 音心播放器 （MusicListActivity - 分类信息界面实现）
原小明
12-18 1236
1.背景    还记得主页上GridView的内容吗？对，是分类信息，在这里将要实现音乐分类的显示播放，在这里使用了v7兼容包下的RecyclerView实现，同时包含两个布局，一个有图的一个没图的！    如下图所示： 2.实现步骤     在这里我们的RecyclerView采用了混排的形式，就是根据不同的位置，设置不同的布局实现，我们在这里有两个布局一个有图的View和一个没
设计一个音乐播放器，用List列表显示手机中所有音乐，支持播放、暂停、继续、上一首、下一首等功能。
lhy_freshman的博客
04-16 6851
package com.example.lenovo.musicplayer; import android.Manifest; import android.app.Activity; import android.app.AlertDialog; import android.content.DialogInterface; import android.content.pm.Packag
js-时事通讯-设计完美HTML时事通讯的9个技巧.docx
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