基于协同过滤的歌曲推荐算法研究

• 作者: 王炳祥
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 歌曲推荐 协同过滤 KNN
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 126-127
• 页数: 2页
• 分类号: TN391
• 字数: 1456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.10.70

摘要

根据用户的历史听歌记录挖掘用户的音乐偏好,给用户做出满意的个性化歌曲推荐具有重要意义.采用基于用户的K最近邻协同过滤推荐算法,以网易云1000多份热门歌单作为测试数据集,虾米音乐用户听歌行为数据,在PyCharm集成开发环境中进行实验研究,并用三种方法对获取的歌单推荐结果进行评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王炳祥	盐城生物工程高等职业技术学校计算机工程系	1	1	1.0	1.0