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音乐推荐系统实战
推荐系统是一种信息过滤系统，是预测用户(user)对物品(item)的评分和偏好的技术手段，从而帮助用户发现自己想要的商品，而对于商品来说，也能更精准地找到对其感兴趣的用户。 推荐系统应用广泛，如在电…
推荐系统是一种信息过滤系统，是预测用户(user)对物品(item)的评分和偏好的技术手段，从而帮助用户发现自己想要的商品，而对于商品来说，也能更精准地找到对其感兴趣的用户。
推荐系统应用广泛，如在电影，歌曲以及广告推送等场景应用中都有推荐系统技术的身影。
本次课程以音乐推荐系统为例，通过实战项目，带大家了解音乐推荐系统任务，同时了解音乐数据处理、掌握基于商品相似性的推荐、基于SVD矩阵分解的推荐相关算法和实例代码。
一、音乐推荐任务概述
二、数据集整合
三、基于物品的协同过滤
四、物品相似度计算与推荐
五、基于SVD矩阵分解的推荐介绍
六、基于矩阵分解的音乐推荐
学习资料
唐宇迪
同济大学硕士，华东理工大学博士