Android平台歌曲推荐系统开发实践

需积分: 5 0 下载量 80 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 5.05MB ZIP 举报
资源摘要信息:"一个基于Android平台的歌曲推荐系统应用开发项目,专注于使用Java语言进行开发。项目名称为song_suggestor_android,强调了其为Android移动端设计的应用程序。由于标签指定为Java,可以推断该应用是使用Java语言编写的,涉及Android开发的各种技术点,如UI设计、数据存储、网络通信以及音乐播放功能等。文件名称列表中的'song_suggestor_android-master'可能意味着这是一个具有多个版本和组件的项目,其中包含了不同阶段的开发成果。" 知识点详细说明: 1. Android平台开发:该项目是一个为Android操作系统设计的应用程序。Android是目前全球使用最广泛的移动操作系统,由Google主导开发。应用开发者需要对Android SDK(软件开发工具包)有深入了解,并且熟悉Android Studio这一官方集成开发环境。 2. Java语言:由于项目标签为"Java",可以确定该项目使用Java作为主要开发语言。Java是一种广泛使用的通用编程语言,特别在Android应用开发领域占有重要地位。开发者需要掌握Java编程基础、面向对象设计原则、集合框架、异常处理等。 3. 移动应用开发:song_suggestor_android项目的最终产品将是一个安装在智能手机或其他Android设备上的应用。这意味着开发者需要具备移动应用开发相关的知识,包括但不限于用户界面(UI)设计、用户体验(UX)优化、触摸事件处理、屏幕适配等。 4. 数据存储技术:在歌曲推荐系统中,可能需要本地存储用户偏好、下载歌曲列表或其他相关数据。Android平台提供了多种数据存储方案,包括SharedPreferences、内部存储、外部存储以及数据库(如SQLite)。开发者需要了解这些存储方式的区别及适用场景。 5. 网络通信:歌曲推荐系统很可能需要从服务器端获取数据,例如歌曲信息、排行榜、个性化推荐等。因此,开发者需要熟悉Android中的网络编程,掌握如HttpURLConnection、Volley、Retrofit等网络库的使用。 6. 音乐播放功能:核心功能之一是播放音乐,这要求开发者能够使用Android的MediaPlayer类或ExoPlayer库来控制音乐播放。相关知识点包括音频焦点管理、音频流类型选择、播放控制(播放、暂停、停止、跳转)等。 7. 应用架构和设计模式:在大型项目中,良好的架构设计和设计模式的应用能提高代码的可维护性和可扩展性。可能涉及的知识点包括MVC(模型-视图-控制器)、MVP(模型-视图-展示器)、MVVM(模型-视图-视图模型)等架构模式以及单例模式、工厂模式、策略模式等常用设计模式。 8. 版本控制和项目管理:文件名称列表中包含"master",表明项目可能使用了版本控制系统(如Git),并且"master"分支是项目的主分支。开发者应当熟悉版本控制系统的使用,包括提交、分支管理、合并、冲突解决等操作,以及可能的项目管理工具(如Jira、Confluence)来管理开发进度和文档。 9. 用户界面(UI)组件:一个音乐播放器的用户界面通常包括播放/暂停按钮、进度条、歌曲列表、搜索框、推荐列表等组件。Android提供了丰富的UI组件库,开发者需要了解如何利用这些组件构建直观、易用的界面。 10. 用户交互:良好的用户交互设计是提高用户体验的关键。开发者需要了解如何处理用户的触摸事件、按键事件、滑动事件等,并且设计符合人类工程学的交互逻辑。 综上所述,song_suggestor_android项目不仅是一个音乐推荐应用的开发,而且涵盖了广泛的技术点和开发实践,是展示Android开发者技术深度和广度的一个实例。

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传