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：
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\model\knn_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:
【情怀录】泱泱华夏，千古风华 0
当过千评论的华语翻唱遇上“原唱”【更新】 1
第四季中国好声音第三期原唱及翻唱 2
【华语】暖心物语 纯白思念 3
〖循环〗单曲循环是强迫症吗？ 4
周杰伦地表最强演唱会2017520南京站曲目 5
简单的爱总是那么吸引人 6
别让时光偷走你上扬的嘴角 7
大神爱翻唱1：华语篇 8
国语VS闽南语 给你最强听觉冲击 9
针对用户进行预测:
用户内部id 4
用户评价过的歌曲数量 100
user: 4 item: 478 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 听见下雨的声音 魏如昀
user: 4 item: 429 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 梦一场 萧敬腾
user: 4 item: 936 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 干杯 西瓜Kune
user: 4 item: 937 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 给自己的歌 (Live) - live 纵
贯线
user: 4 item: 938 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 小半 陈粒
user: 4 item: 939 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 思念是一种病(Live) - live
张震岳
user: 4 item: 940 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 可以不可以 丁当
user: 4 item: 942 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 阴天 莫文蔚
user: 4 item: 943 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 痛爱 容祖儿
user: 4 item: 944 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 二十世纪少年(Unplugged) - unplug Ping Pung
user: 4 item: 945 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 前所未见 陈慧琳
user: 4 item: 946 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 追梦赤子心 GALA
user: 4 item: 947 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 如果你也听说 张惠妹
user: 4 item: 948 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 寄生 吴克羣
user: 4 item: 949 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 怎么唱情歌 刘惜君
user: 4 item: 55 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 忽然之间 巴士那
user: 4 item: 950 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 烟霞 容祖儿
user: 4 item: 138 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 小幸运 双笙
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user: 4 item: 952 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 泪海 许茹芸
user: 4 item: 453 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 外面的世界 莫文蔚
user: 4 item: 840 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 短发 梁咏琪
user: 4 item: 953 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 遗憾 方炯镔
user: 4 item: 954 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 假如让我说下去 杨千嬅
user: 4 item: 955 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 爱你 许志安
user: 4 item: 956 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 你的手信 陈慧敏
user: 4 item: 352 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 遗憾 许美静
user: 4 item: 957 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 无终 谢春花
user: 4 item: 958 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 骄傲的少年 南征北战
user: 4 item: 959 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 一个人一座城 曹寅
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user: 4 item: 962 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 倾城 许美静
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user: 4 item: 966 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 再见只是陌生人 庄心妍
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)
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user: 4 item: 259 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 斑马斑马 - 翻唱 房东的猫
user: 4 item: 980 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 还想听你的故事 谢春花
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user: 4 item: 982 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 狮子座(live) 曾轶可
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user: 4 item: 983 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 目前 洪卓立
user: 4 item: 984 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 月球下的人 李幸倪
user: 4 item: 985 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 明明 钟一宪
user: 4 item: 986 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 一棵会开花的树(demo) 谢
春花
user: 4 item: 987 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 借我 谢春花
user: 4 item: 209 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 丑八怪 薛之谦
user: 4 item: 988 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 习惯失恋 容祖儿
user: 4 item: 989 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 红玫瑰 陈奕迅
user: 4 item: 192 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 漂洋过海来看你 周深
user: 4 item: 990 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 那女孩对我说 黄义达
user: 4 item: 991 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 后来 群星
user: 4 item: 992 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 喜剧之王 李荣浩
user: 4 item: 993 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 爱你 陈芳语
user: 4 item: 994 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 我爱你 卢广仲
user: 4 item: 995 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 遇见你的时候所有星星都落到
我头上 高姗
user: 4 item: 996 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 一身诗意千寻瀑 不才
user: 4 item: 997 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 你在烦恼什么 苏打绿
user: 4 item: 998 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 我为自己代言 魏晨
user: 4 item: 141 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 夜空中最亮的星 逃跑计划
user: 4 item: 999 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 阴天快乐 陈奕迅
user: 4 item: 132 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 原谅 张玉华
user: 4 item: 1000 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 放过自己 庄心妍
user: 4 item: 1001 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 最好的我 龚芝怡
user: 4 item: 317 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 爱一点 莫艳琳
user: 4 item: 1002 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 陪我看日出 蔡淳佳
user: 4 item: 1003 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 幸福了 然后呢 A-Lin
user: 4 item: 1004 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 耿耿于怀 麦浚龙
user: 4 item: 1005 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 不说出的温柔 范逸臣
user: 4 item: 1006 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 初爱 杨宗纬
user: 4 item: 1007 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 只不过是 花粥
user: 4 item: 1008 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 理想三旬 陈鸿宇
user: 4 item: 137 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 小幸运（Cover 田馥甄） 金
玟岐
user: 4 item: 1009 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 那又如何 应嘉俐
user: 4 item: 1010 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 小相思 花粥
user: 4 item: 1011 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 我不难过 孙燕姿
user: 4 item: 1012 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 你看不到的天空 蔡旻佑
user: 4 item: 1013 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 耿耿于怀 王笑文
user: 4 item: 1014 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 试探 王般若
user: 4 item: 1015 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 有你陪伴的夏天 黄婧
user: 4 item: 1016 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 不说再见 好妹妹乐队
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\nmf.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
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贯线
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张震岳
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user: 400232387 item: 213673 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 前所未见 陈慧琳
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user: 400232387 item: 36199595 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 再见只是陌生人 庄心妍
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)
user: 400232387 item: 67032 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 孤儿仔 陈奕迅
user: 400232387 item: 409650851 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 霜雪千年 双笙
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user: 400232387 item: 35528482 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 一半 薛之谦
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user: 400232387 item: 413829873 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 还想听你的故事 谢春花
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春花
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我头上 高姗
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玟岐
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user: 400232387 item: 399354289 r_ui = 1.00 est = 1.00 {'was_impossible': False} 不说再见 好妹妹乐队
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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）
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：\n") # print(playlist_neighbors) for playlist in playlist_neighbors: print(playlist.decode())
浙公网安备 33010602011771号