作者：王炳祥歌曲推荐协同过滤knn
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。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《数字技术与应用》（CN：12-1369/TN）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《数字技术与应用》关注实际应用，紧跟世界数字技术及计算机发展潮流，以帮读者解决应用中的问题为立足点，以报道最新科技发展为杂志的特色，力求实用性、先进性、趣味性相结合，成为广大读者了解数字技术的窗口和解答应用问题的帮手。
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