На заре технологий рекомендательные системы играют решающую роль в современном цифровом ландшафте. Они используются для предоставления пользователям персонализированного контента и предложений.
Система музыкальных рекомендаций в настоящее время является популярным типом системы рекомендаций, которая используется для предложения песен или списков воспроизведения пользователям на основе либо истории прослушивания, либо определенных предпочтений.
Spotify входит в число популярных платформ потоковой передачи музыки. Он содержит огромное количество данных, которые можно использовать для построения системы рекомендаций.
В этой статье я более подробно рассмотрю, как вы можете создать систему музыкальных рекомендаций, используя музыкальный набор данных Spotify, Python и машинное обучение.
В чем проблема?
Прежде чем создавать систему музыкальных рекомендаций, вы должны понять проблему, которую хотите решить. В этом случае я хочу порекомендовать песни, содержащиеся в наборе данных списка воспроизведения.
Сбор данных
Spotify имеет веб-API, который можно использовать для доступа к информации о плейлисте в Spotify.
Вот ссылка на мою предыдущую статью, где я подробно обсуждал, как получить данные плейлиста с помощью Spotify API.
Как извлечь данные плейлиста с помощью Spotify API
Предварительная обработка данных
После того, как данные были собраны, вам необходимо предварительно обработать их, чтобы их можно было использовать для нашей модели.
Предварительная обработка включает в себя очистку данных, проверку отсутствующих значений и создание функций на основе темпа песни, громкости и т. д.
Исследование данных (исследовательский анализ данных)
Хорошо выполнять EDA, это помогает лучше понять данные и получить значимую информацию.
Для EDA можно использовать различные библиотеки Python, такие как pandas, numpy и seaborn.
Построение модели
После предварительной обработки и понимания данных вы можете приступить к построению модели.
Существует несколько алгоритмов построения рекомендательных систем, включая совместную фильтрацию, фильтрацию на основе контента и гибридные системы.
Для реализации этих алгоритмов можно использовать популярные библиотеки, такие как scikit-learn и удивление.
Я использовал CountVectorizer для построения модели на основе столбца Popularity.
Песни отсортированы по популярности.
Выход:
Создание функции сходства с использованием косинусного подобия
Результат после ввода названия песни, содержащейся в наборе данных
Эти песни были рекомендованы на основе их популярности и сходства с введенной песней.
Заключение
Создание системы музыкальных рекомендаций с использованием Python, машинного обучения и набора данных Spotify может оказаться сложной задачей (мне пришлось столкнуться с трудностями при работе с ошибками). С помощью правильных инструментов и методов можно создать мощную систему, которая может предоставлять пользователям персонализированные рекомендации.
В этой статье я обсудил основы построения системы музыкальных рекомендаций с использованием набора данных Spotify, включая сбор данных, предварительную обработку, построение модели.
С помощью библиотек Python и алгоритмов машинного обучения мы можем создать надежную и эффективную систему рекомендаций по музыке, системе рекомендаций по фильмам, системе рекомендаций по книгам.
Машинное обучение и Python удивительны
Свяжитесь со мной в Twitter, LinkedIn, GitHub
Повышение уровня кодирования
Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:
- 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
- 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
- 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
- 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"
🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу
