网易云音乐推荐系统特训

网易云音乐推荐系统特训
共8节 13023人在学 课程详情
  • 从零开始搭建音乐推荐系统

    • 项目背景与数据准备
    • 模型构建与算法调参
    • 基于movelens数据集的推荐预测
    • 基于网易云音乐数据的推荐预测
  • 项目进阶-NLP场景与海量数据场景下的推荐

    • word2vec简介与Song2Vec实现
    • 冷启动问题与用户兴趣预测问题
    • 使用Tensorflow实现基于矩阵分解的推荐系统
    • 基于Spark的协同过滤算法实现

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    课时介绍

    pyspark 协同过滤(包括user-based和item-based协同过滤);基于spark中ALS的推荐系统,针对movielens中电影打分数据做推荐

    课程介绍


    音乐推荐是推荐系统里非常特殊的领域,虽然现在很多推荐系统都是作为一个应用存在于网站中,比如亚马逊的商品推荐和Netfix的电影推荐,但唯有音乐推荐可以支 持独立的个性化推荐网站,比如Last.fm 和豆瓣FM。

    本课程将基于网易云音乐的歌单数据,从零开始构建一个音乐推荐系统。课程的主要内容包括:歌单数据解析、Surprise库的使用、基于Surprise的矩阵分解实现、基于Tensorflow的矩阵分解实现、基于pyspark的协同过滤实现、基于协同过滤的推荐系统实现、评分预测、歌曲序列建模、冷启动问题等。

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