"基于深度学习的音乐推荐系统研究与应用"

本研究是基于Python Django深度学习的音乐推荐方法的系统源码数据库论文，主要针对现代社会数字化发展的大数据环境下，人们在海量音乐资源中查找想要的音乐类型及具体歌曲的困难。目前市场上的音乐推荐系统虽然众多，但与用户需求感知存在差距且存在问题。而随着深度学习及卷积神经网络的发展，深度学习技术已在图像识别、自然语言等领域得到了广泛应用，也可以用于音乐推荐中。 本研究使用自动编码器以及与卷积神经网络相结合的方法来开发音乐推荐系统，通过挖掘音频和歌词的非线性特征，实现对音乐的推荐和查找识别功能。同时，将内容特征与协同过滤相结合，训练一个紧耦合模型。通过深度学习的方式，该系统能够根据用户喜好进行音乐推荐。 研究使用Python语言进行系统的搭建和开发。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具有丰富的第三方库和工具，非常适合用于深度学习任务。而Django则是一个基于Python的Web框架，提供了丰富的功能和组件，可以快速构建和部署Web应用程序。 研究使用自动编码器进行音乐特征的提取和学习。自动编码器是一种无监督学习方法，通过将输入数据编码成低维表示并解码重构原始输入数据，可以学习输入数据的潜在特征。研究结合卷积神经网络，利用其对音频和歌词进行特征提取和学习。卷积神经网络在图像和语音处理中表现出色，其卷积和池化层可以提取数据的局部特征，全连接层可以学习数据的高级表示。 此外，研究将内容特征与协同过滤相结合，训练紧耦合模型。内容特征是从音频和歌词中提取的音乐特征，而协同过滤是基于用户、物品和评分的推荐算法。通过将内容特征与协同过滤相结合，可以提高音乐推荐的准确性和个性化程度。 通过构建和开发该系统，本研究能够实现基于深度学习的音乐推荐功能，为用户提供个性化的音乐推荐服务。基于自动编码器和卷积神经网络的音乐特征提取和学习可以使系统更好地理解用户的音乐喜好，提高推荐准确性。同时，通过内容特征与协同过滤相结合，可以兼顾推荐的个性化和普适性。 关键词: 深度学习、音乐推荐、Python、KNNBaselineII