实现协同过滤算法的音乐推荐系统的代码实现

协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，它利用用户历史行为数据，比如用户听过哪些歌曲，评分等，通过计算用户之间的相似度，从而推荐相似用户喜欢的歌曲。

以下是一个简单的基于协同过滤算法的音乐推荐系统的代码实现，使用Python语言和pandas库：

import pandas as pd

# 加载数据
ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv')
music_data = pd.read_csv('music.csv')

# 用户-歌曲评分矩阵
ratings_matrix = ratings_data.pivot_table(index='user_id', columns='music_id', values='rating')

# 计算用户之间的相似度
similarity_matrix = ratings_matrix.corr(method='pearson')

# 推荐相似用户喜欢的歌曲
def recommend_music(user_id):
    user_ratings = ratings_matrix.loc[user_id].dropna()
    sim_users = pd.Series()
    for music_id in user_ratings.index:
        sim_users = sim_users.append(similarity_matrix[music_id].dropna())
    sim_users = sim_users.groupby(sim_users.index).sum()
    sim_users = sim_users.drop(user_id)
    sim_users = sim_users.sort_values(ascending=False)[:10]
    recommend = []
    for music_id in ratings_matrix.columns:
        if music_id in user_ratings.index:
            continue
        music_sim = similarity_matrix[music_id].dropna()
        music_sim = music_sim.reindex(sim_users.index)
        music_sim = music_sim.dropna()
        if len(music_sim) == 0:
            continue
        predict_rating = (music_sim * user_ratings.reindex(music_sim.index)).sum() / music_sim.sum()
        recommend.append((music_id, predict_rating))
    recommend.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return recommend[:10]

# 示例
recommend_music(1)

其中，`ratings.csv`是用户对歌曲的评分数据，格式如下：

| user_id | music_id | rating |
| ------- | -------- | ------ |
| 1 | 1 | 4 |
| 1 | 2 | 3 |
| 2 | 1 | 5 |
| 2 | 3 | 4 |
| ... | ... | ... |

`music.csv`是歌曲的元数据，格式如下：

| music_id | title | artist | genre |
| -------- | --------------- | -------------- | ----- |
| 1 | Bohemian Rhapsody | Queen | Rock |
| 2 | Hotel California | Eagles | Rock |
| 3 | Thriller | Michael Jackson | Pop |
| ... | ... | ... | ... |

以上代码实现了一个简单的基于协同过滤算法的音乐推荐系统，可以根据用户的历史行为数据推荐相似用户喜欢的歌曲。