音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集

2024-09-04

音乐推荐与Audioscrobbler数据集

1. Audioscrobbler数据集数据下载地址: http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/datasets/profiledata_06-May-2005.tar.gz Audioscrobbler 数据集只记录了播放数据,如“Bob 播放了一首Prince 的歌曲”.播放记录所包含的信息比评分要少.仅凭Bob 播放过某一首歌这一信息并不能说明他真的喜欢这首歌. 虽然人们经常听音乐,但却很少给音乐评分.因此Audiocrobbler 数据集要大得多.它覆盖了更

Spark 实践——音乐推荐和 Audioscrobbler 数据集

本文基于<Spark 高级数据分析>第3章用音乐推荐和Audioscrobbler数据完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c3/recommend 1.获取数据集本章示例使用 Audioscrobbler 公开发布的一个数据集. Audioscrobbler 是 last.fm 的第一个音乐推荐系统. last.fm 创建于 2002 年,是最早的互联网流媒体广播站点之一.

3-Spark高级数据分析-第三章音乐推荐和Audioscrobbler数据集

偏好是无法度量的. 相比其他的机器学习算法,推荐引擎的输出更直观,更容易理解. 接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法.其中一章围绕推荐引擎展开,主要介绍音乐推荐.在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用,接着介绍一些机器学习的基本思想. 3.1 数据集用户和艺术家的关系是通过其他行动隐含提现出来的,例如播放歌曲或专辑,而不是通过显式的评分或者点赞得到的.这被称为隐式反馈数据.现在的家用电视点播也是这样,用户一般不会主动评分. 数据集在http://www-etud.i

ALS音乐推荐（上）

本篇文章的开头笔者提出一个疑问,何为数据科学,数据科学是做什么的?大家带着这个疑问去读接下来的这篇音乐推荐的公众号. 从经验上讲,推荐引擎属于大规模机器学习,在日常购物中大家或许深有体会,比如:你在淘宝上浏览了一些商品,或者购买了一些商品,那么淘宝就会根据你的偏好给你推荐一些其他类似的商品.然而,相比较其他机器学习算法,推荐引擎的输出更加的直观,有时候的推荐效果让人吃惊.作为机器学习开篇文章,本篇文章会系统的介绍基于Audioscrobbler数据集的音乐推荐. 数据集介绍 Audioscrob

Recommending music on Spotify with deep learning 采用深度学习算法为Spotify做基于内容的音乐推荐

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir

【Python图像特征的音乐序列生成】数据集制作的一些tricks

关于数据集的制作,我决定去掉很多不必要的东西,比如和弦,于是我选择了melody部分的旋律. 有了midi文件,我现在要abc序列,所以我要通过midi2abc转换一下文件. 批处理程序效果如下: 文件代码如下: import os filelist = os.listdir('C:\\Users\\zyx\\Desktop\\New\\melody') #遍历文件夹所有的文件 file_raw_list = list(filter(lambda filename:filename[-4:] =

[转]最好用的 AI 开源数据集 Top 39：NLP、语音等 6 大类

原文链接本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

【Python图像特征的音乐序列生成】关于音乐生成的思路转变

在前几天的讨论会上,有师兄指出原来的方法实在是很难训练,所以我改进了音乐生成的思路. 首先,我用LSTM生成的一定是一段音乐的序列化表达,那么我就可以用成型的一些数据集去训练LSTM.为了避免生成的音乐与现有的音乐有大量重复,我们可以考虑更改LSTM使其更加“健忘”,这样应该能解决一部分问题.接下来肯定还会暴露出更多的问题,我会持续阐述我的思路. 首先找到一个合适的数据集.打开 http://www.mln.io/resources/datasets/ 之后我讲解一下这些数据集的用法: 第一个C

《2018：skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集》

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗? 近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

CSDDN特约专稿：个性化推荐技术漫谈

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等. 那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和

基于Spark ALS构建商品推荐引擎

基于Spark ALS构建商品推荐引擎一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式

SongTaste音乐下载器

SongTaste音乐下载器 Songtaste是一个非常好的音乐推荐网站, 奈何和duomi搅合在一起, 导致下载音乐非常的麻烦, 现在写了一个简单的"下载器", 通过它可以下载给定音乐ID,来下载具体的音乐. ID来自红色方块内的id编码, 注意使用google浏览器或者其他的时候, 注意跨域ajax调用的限制, Google 为启动参数添加--disable-web-security. 打开网页: 点击下载就可以下载了~ 如下是代码: <html> <hea

基于vue全家桶制作的移动端音乐WebApp

Vue.js 2.0实战项目基于Vue + Vuex + Vue-router + Webpack 2.0 打造移动端音乐WebAPP,实现了轮播图.音乐推荐.歌手列表.音乐搜索.注册等功能. 技术栈 MVVM框架:Vue.js 2.0 状态管理:Vuex 前端路由:Vue-router 数据交互:Vue-resource.axios.jsonp 打包工具:webpack 2.0 环境配置:node + npm 语言:es6 项目运行 git clone https://github.com/

HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（四）——低秩矩阵分解实现推荐算法

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等. 这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 该算法的思想是

【转载】Emdedding向量技术在蘑菇街推荐场景的应用

花名:越祈部门:算法中心搜索策略组入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口.在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似.商品详情页.购物车.订单和支付等.传统的itemCF.关联规则.simirank.swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中.在电商场景,计算商品和商品.用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simi

大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构 @推荐与计算广告系列

作者:韩信子@ShowMeAI,Joan@腾讯地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/tencent-ctr 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处双塔模型是推荐.搜索.广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案. 一图读懂全文实现代码文中涉及到的DCN / FM

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

【转】自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总

小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

KDD-CUP Proposal

From 鞠源已有 1303 次阅读 2012-11-25 21:09 |系统分类:科研笔记|关键词:会议领域 justify 知识 KDDCUP - Competition is a strong mover for Science and Engineering ACM KDD是知识发现和数据挖掘领域的顶级会议,KDD CUP又是基于ACM KDD的世界级赛事.目的在于1. 探求从海量数据中挖掘出高层知识的最佳方法.2. 作为学术界和工业界沟通的桥梁(事实上KDD从97起,首先是由工业界

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