使用的数据集为new_output.csv,其中包含user用户id、song歌曲id、listen_count播放量、title歌名、release专辑名、artist_name歌手、year发行年份这几列数据。根据这个数据集写一段代码,利用杰卡德相似系数计算歌曲相似度,然后使用基于物品的协同过滤算法和基于SVD矩阵分解算法来实现个性化音乐推荐,其中要有评价指标。

时间: 2023-06-20 08:04:07 浏览: 164
首先,我们需要加载数据集并对数据进行预处理。我们可以使用pandas库来完成这个任务: ```python import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('new_output.csv') # 删除无用的列 data.drop(['title', 'release', 'artist_name', 'year'], axis=1, inplace=True) # 将数据集转换为用户-歌曲矩阵 user_song_matrix = data.pivot_table(index='user', columns='song', values='listen_count') ``` 接下来,我们可以使用杰卡德相似系数来计算歌曲之间的相似度。我们可以使用scipy库中的distance.jaccard函数来计算杰卡德相似度。然后,我们可以使用numpy库中的argsort函数来按相似度从大到小排序: ```python from scipy.spatial import distance import numpy as np # 计算歌曲之间的相似度 song_similarity = 1 - distance.cdist(user_song_matrix.T, user_song_matrix.T, 'jaccard') # 对相似度矩阵进行排序 song_similarity_sorted_indices = np.argsort(-song_similarity, axis=1) ``` 接下来,我们可以使用基于物品的协同过滤算法来实现个性化音乐推荐。具体来说,我们可以使用以下步骤来完成该算法: 1. 对于每个用户,找到他听过的所有歌曲。 2. 对于每首歌曲,找到与之最相似的k首歌曲。 3. 对于每个用户,推荐他最喜欢的k首歌曲中他没有听过的歌曲。 ```python # 定义基于物品的协同过滤推荐函数 def item_based_recommendation(user_id, k): # 找到用户听过的所有歌曲 user_songs = user_song_matrix.loc[user_id].dropna().index.values # 找到最相似的k个歌曲 similar_songs = [] for song in user_songs: similar_songs += list(song_similarity_sorted_indices[song][:k]) # 推荐用户没有听过的歌曲 recommended_songs = set() for song in similar_songs: if song not in user_songs: recommended_songs.add(song) if len(recommended_songs) == k: break return recommended_songs ``` 最后,我们可以使用SVD矩阵分解算法来实现个性化音乐推荐。具体来说,我们可以使用scikit-learn库中的TruncatedSVD类来进行矩阵分解。然后,我们可以使用numpy库中的dot函数来计算用户-隐含因子矩阵和隐含因子-歌曲矩阵的乘积,从而得到预测的用户-歌曲矩阵。最后,我们可以使用argsort函数来按预测值从大到小排序,并推荐用户没有听过的歌曲: ```python from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # 进行SVD矩阵分解 svd = TruncatedSVD(n_components=20, random_state=1) user_song_matrix_svd = svd.fit_transform(user_song_matrix.fillna(0)) # 计算预测的用户-歌曲矩阵 user_song_matrix_predicted = np.dot(user_song_matrix_svd, svd.components_) # 定义SVD推荐函数 def svd_recommendation(user_id, k): # 找到用户没有听过的歌曲 user_songs = user_song_matrix.loc[user_id].dropna().index.values user_songs_predicted = user_song_matrix_predicted[user_id] user_songs_predicted[user_songs] = -1 recommended_songs = np.argsort(-user_songs_predicted)[:k] return recommended_songs ``` 最后,我们可以使用评价指标来评估推荐算法的性能。常用的评价指标包括准确率、召回率和F1值。我们可以使用以下代码来计算这些指标: ```python # 计算准确率、召回率和F1值 def evaluation(user_id, recommended_songs): # 找到用户喜欢的歌曲 user_songs = user_song_matrix.loc[user_id].dropna().index.values # 计算准确率 precision = len(set(user_songs).intersection(set(recommended_songs))) / len(recommended_songs) # 计算召回率 recall = len(set(user_songs).intersection(set(recommended_songs))) / len(user_songs) # 计算F1值 f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) return precision, recall, f1 ``` 完整代码如下:
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