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  1. 音乐电台 v1.1源码

  2. 音乐电台 v1.1源码 项目描述: JustListen音乐电台(别名:豆瓣电台Windows桌面版),基于.NetFramework 4.0平台,利用Windows Presentation Foundation(WPF)自然交互框架,后台使用C#语言编写,UI界面华丽但不复杂,功能完备但不多余!不用打开网页您就可以收听26个公共频道、3个精选DJ频道以及2个私人频道,更有音乐基因和您一起听音乐! 1.收听不同风格、不同年代、不同语言的音乐。系统为您准备了26个公共频道,3个精选DJ频道,2
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-03-07
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:ss_geng
  1. 大丰视窗网站源码

  2. 大丰视窗网站源码,功能强大 ≡ 新闻 ≡ 新闻列表 推荐新闻 待审核列表 添加新闻 新闻分类管理 ≡ 大丰 ≡ 大丰列表 推荐大丰 待审核大丰 添加大丰 大丰分类管理 ≡ 女性 ≡ 女性列表 推荐文章 待审核文章 添加文章 文章分类管理 ≡ 母婴 ≡ 母婴列表 推荐母婴 待审核母婴 添加母婴 母婴分类管理 ≡ 生活 ≡ 生活列表 推荐生活 待审核生活 添加生活 生活分类管理 ≡ 家居 ≡ 家居列表 推荐家居 待审核家居 添加家居 家居分类管理 ≡ 服装 ≡ 服装列表 推荐服装 待审核服装 添加
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2013-10-12
    • 文件大小:30mb
    • 提供者:u012348495
  1. Recommendation-System-with-Million-Song-Dataset:10605组8Spring2020-源码

  2. 音乐入耳:具有百万首歌曲数据集的推荐系统 陈晓怡,陈志然,丁开成,刘卫新,王学宁,易瑞涛 卡尼基·梅隆大学 介绍 我们提出并实现了一种机器学习管道,该管道将针对大型个性化歌曲推荐系统的基于内容的推荐方法和协作推荐方法相结合。 目标是在给定用户的收听历史和所有歌曲的完整信息(包括元数据和音频特征分析)的情况下,预测用户将收听的歌曲并向每个用户推荐10首歌曲的推荐列表。 依存关系 Python 3.6 表3.6.1 h5df 0.1.5 脾气暴躁的1.18 Scikit-学习0.23.2
  3. 所属分类:其它

  1. dsc-4-39-02-intro-to-recommendation-systems-nyc-career-ds-102218-源码

  2. 推荐系统介绍 介绍 本课将为您简要介绍推荐系统建模方法。 我们将对这些系统如何工作以及如何使用协作过滤来形成可以利用大数据的力量的准确推荐系统进行直觉开发。 目标 你将能够: 描述推荐系统的作用和原理 确定各种类别的推荐系统及其好处/局限性 了解协作过滤与其他推荐方法有何不同 问题域 推荐系统的目标是使人们接触他们想要的项目。 确切地说,推荐系统为用户预测一组项目的未来偏好,并从该组中推荐最重要的项目。 在当今世界,由于互联网及其各自的全球性,人们比以往任何时候都可以选择更多的选择。 考虑从
  3. 所属分类:其它

  1. dsc-recommendation-system-introduction-nyc-ds-033020-源码

  2. 推荐系统介绍 介绍 本课将为您简要介绍推荐系统建模方法。 我们将对这些系统如何工作以及如何使用协作过滤来形成可以利用大数据的力量的准确推荐系统进行直觉开发。 目标 你将能够: 描述推荐系统的作用和原理 描述协作式过滤推荐器系统及其优点/局限性 描述基于内容的推荐者及其好处/局限性 定义隐式和显式评级系统 问题域 推荐系统的目标是使人们接触他们想要的项目。 确切地说,推荐系统为用户预测一组项目的未来偏好,并从该组中推荐最重要的项目。 在当今世界,由于互联网及其全球影响力,人们比以往拥有更多的选择
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:834kb
    • 提供者:weixin_42118011
  1. dsc-recommendation-system-introduction-nyc-ds-021720-源码

  2. 推荐系统介绍 介绍 本课将为您简要介绍推荐系统建模方法。 我们将对这些系统如何工作以及如何使用协作过滤来形成可以利用大数据的力量的准确推荐系统进行直觉开发。 目标 你将能够: 描述推荐系统的作用和原理 描述协作式过滤推荐器系统及其优点/局限性 描述基于内容的推荐者及其好处/局限性 定义隐式和显式评级系统 问题域 推荐系统的目标是使人们接触他们想要的项目。 确切地说,推荐系统为用户预测一组项目的未来偏好,并从该组中推荐最重要的项目。 在当今世界,由于互联网及其全球影响力,人们比以往拥有更多的选择
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:834kb
    • 提供者:weixin_42112658
  1. dsc-recommendation-system-introduction-nyc-ds-082619-源码

  2. 推荐系统介绍 介绍 本课将为您简要介绍推荐系统建模方法。 我们将对这些系统如何工作以及如何使用协作过滤来形成可以利用大数据的力量的准确推荐系统进行直觉开发。 目标 你将能够: 描述推荐系统的作用和原理 描述协作式过滤推荐器系统及其优点/局限性 描述基于内容的推荐者及其好处/局限性 定义隐式和显式评级系统 问题域 推荐系统的目标是使人们接触他们想要的项目。 确切地说,推荐系统为用户预测一组项目的未来偏好,并从该组中推荐最重要的项目。 在当今世界,由于互联网及其全球影响力,人们比以往拥有更多的选择
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:834kb
    • 提供者:weixin_42140716
  1. Music-Recommender-System:使用Apache Spark和Python的音乐推荐系统-源码

  2. 音乐推荐系统 该项目已作为NCSU ADBI 591课程的一部分完成。 注意:如果您是北卡罗莱纳州立大学的学生,并且在谷歌搜索作业中遇到问题时,请确保已使您的教授知道您已将此作为参考。 盲目复制而不引用您的消息来源是a窃案。 创建了一个推荐系统,该系统将根据新用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 向用户建议不同的歌曲或音乐艺术家对于许多音乐流媒体服务(例如Pandora和Spotify)很重要。 另外,这种推荐系统也可以用作向用户(例如,Netflix)推荐电视节目或电影的手段。 使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:743kb
    • 提供者:weixin_42125770
  1. recog:图推荐系统-源码

  2. 具有非负矩阵分解和图总变化的歌曲推荐 图形音频推荐器系统 免费软件:GPLv3 资讯资讯 这是该论文的资料库:具有非负矩阵因式分解和图总变化的歌曲推荐,作者是Kirell Benzi,Vassilis Kalofolias,Xavier Bresson,Pierre Vandergheynst。 它将在ICASSP 2016中介绍。 该代码处于研究状态(读的不是很好),但是应该可以工作。 要了解如何使用代码,请运行相关的笔记本。 您无法从“对真实数据进行测试”到“准备图形”运行单元格,因为未在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:weixin_42097533
  1. recommend_system_learning:基于Gensim库的基于Surprise libaray和word2vec模型的neteasy音乐推荐系统-源码

  2. Recommendation_system_learning 基于Gensim库的基于Surprise libaray和word2vec模型的neteasy音乐推荐系统 网易云音乐歌单推荐和歌曲推荐详细学习过程已经记录在CSDN博客中,点击进入:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:weixin_42144086
  1. RNN-music-recommender:基于顺序内容的推荐系统-源码

  2. 最佳播放列表不仅仅是歌曲集 您是否曾经制作过播放列表或混音带,却无法按顺序放置歌曲? 也许我们可以从不同的Spotify用户那里学到什么才是一个好的播放列表。 最佳播放列表的流量很好。 考虑到他们具有相同的音轨和技术才能,这就是将好的DJ与坏的DJ分开的原因。 积累和分解会带来有趣的体验,而不仅仅是挑选与上一首最相似的歌曲。 解决方案 深度顺序内容优化或“ DISCO” 使用递归神经网络订购建议。 该项目的主要重点是基于内容的算法,该算法将位于协作过滤层的顶部。 关键概念 推荐系统 序列学习
  3. 所属分类:其它

  1. RecommenderSystems:推荐系统和协同过滤-源码

  2. 推荐系统和协同过滤 介绍 推荐系统是数据科学在工业中的重要应用。 它们几乎在任何地方都可以使用。 例如,向亚马逊上的用户推荐商品,在Pandora上的歌曲以及在Netflix上的电影/节目。 推荐系统有两种通用方法: 协作过滤是一种使用客户过去的行为或等级以及其他客户的类似决定向客户推荐产品的方法,以预测哪些商品可能吸引原始客户。 基于内容的筛选通过使用商品的特征向客户推荐产品,以推荐具有类似属性的其他商品。 我将在此博客文章中介绍协作过滤,因为它非常流行,并且能够准确地推荐复杂的项目,而无需了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:52kb
    • 提供者:weixin_42175516
  1. recsys-101-workshop:推荐系统互动研讨会-源码

  2. 不,我们没有读懂你的想法! 曾经注意到您有多少在线体验被安排给您-Zalando上的推荐服装,推荐的歌曲或书籍。 在此交互式研讨会中,我们将介绍和实践有关推荐系统的最重要概念,即个性化体验背后的力量。 在研讨会结束之前,您将能够以非正式和互动的方式构建和评估自己的推荐系统,并在我们的导师的帮助下讨论结果。 如果您具有基本的Python知识,则非常适合本次研讨会。 带一个朋友一起编码! 工作坊建议时间 30分钟:演示(推荐系统介绍) 1小时30分钟:骇客! :collision: 30分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_42181888
  1. Implicit-data-based-recommendation-system:一种基于用户听过的歌曲的数量和类型的音乐推荐系统| 约40,000个用户和约100,000个艺术家的AUC达到了90%-源码

  2. 使用交替最小二乘的基于隐式数据的推荐系统 该存储库包含我在不同数据集(例如音乐和零售)上的推荐系统上的工作 音乐推荐系统 目录 介绍 根据尼尔森音乐公司(Nielsen Music)发布的一份新报告,平均而言,美国人现在每周花在听音乐上的时间略超过32个小时。 这在两年内增长了惊人的36%,并且由于Spotify,Pandora,Apple Music等音乐流媒体网站的普及而得以实现。在音乐行业如此巨大的增长中,提供个性化音乐推荐至关重要给听众。 这激起了我们的好奇心,以了解音乐推荐引擎背后的过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:23kb
    • 提供者:weixin_42099815
  1. music-recommendation-system:一个简单的音乐推荐系统-源码

  2. 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
  3. 所属分类:其它

  1. MusicRecSys:音乐推荐系统-源码

  2. 说明 本项目为《推荐系统开发实战》一书的演示案例,采用前逐步分离实现,替代使用的是Python的Django框架,前端使用的是Vue,数据库为MySQL,禁止用做商业用户,如有需要联系我授权 注:《推荐系统开发实战》已经在各大电商上线,感兴趣的朋友可以进行关注! 实现思路 利用网易云API获取部分数据 基于标签进行歌单详情页的推荐,歌曲详情页的推荐,歌手详情页的推荐 基于用户的协同过滤算法给用户推荐用户,个用户推荐歌曲 基于物品的协同过滤算法给用户推荐歌手 基于内容的推荐算法给用户推荐歌单 个性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:43mb
    • 提供者:weixin_42144707
  1. music-recommender-system:音乐推荐系统-源码

  2. 音乐推荐系统 推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的,可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统,可根据用户历史行为信息,为用户个性化推荐音乐。 基于python语言的音乐推荐系统,采用了惊奇库,深度学习,spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成,这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略: 1)针对用户推荐 每日歌曲推荐(根据口味生成,播放和收藏越多,推荐越准) 2)针对歌单推荐 根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐 3)针对歌曲推荐 听某首歌时
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:111kb
    • 提供者:weixin_42160252
  1. Music_recommendation:此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲-源码

  2. 音乐推荐系统 语言:python3.5 库:惊喜 平台:jupyter笔记本 描述:此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲。 1.数据获取 使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w +次收藏的歌单,存储格式为json格式,数据大小为3.59G,格式说明如下: 1)每个歌单的格式 { "result": { "id": 111450065, "status": 0, "commentThreadId": "A_PL_0_111
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:228kb
    • 提供者:weixin_42116734
  1. Predicting-Spotify-Song-Popularity--源码

  2. 预测歌曲流行度 我是旧金山大学的数据科学硕士学位的学生。 在我的MSDS699(机器学习实验室)最终项目中,我选择了通过预测Kaggle Spotify数据集中歌曲的歌曲流行度来练习所学的知识。 作为一个狂热的Spotify用户,我最初对AI机器人很感兴趣,它可以“判断您对音乐的不良品味”。 以下是不怕烤的人的链接: : 。 将来,由于我一直需要一些新音乐,因此我很想创建一个歌曲推荐系统,但是对于这个项目,我想了解一下我是否可以根据诸如“声学”,“可跳舞性”和“能量”。
  3. 所属分类:其它

  1. 歌曲推荐系统-源码

  2. 歌曲推荐系统 此项目中使用的歌曲数据集可从
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:187kb
    • 提供者:weixin_42101641
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