NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战-推荐系统构建
本文对音乐推荐系统进行案例分析，对音乐数据集进行数据清洗和特征提取，并基于矩阵分解进行音乐推荐。
数据处理
导入音乐数据集，统计数据指标，选择文本信息的特征
3359 blog.csdn.net/Duan _ Zhihua/article/details/114799527？ spm=1001.2014.3001.5501
基于商品相似性的推荐
选择类似度计算方法，根据类似度计算推荐结果
基于SVD矩阵分解的推荐
使用矩阵分解方法，快速有效地得到推荐结果
目录构建推荐系统
构建推荐系统
排名可以解决新用户冷启动问题、创建函数、创建原始数据、用户列名、统计指标(如歌曲名称、歌手名称、专辑名称)。 选择统计哪个指标得到的排名表)
importrecommendersasrecommendersfromsklearn.model _ selectionimporttrain _ test _ split triplet _ u