[视频] Music Recommender Systems
Sunday, November 29th, 2009上次去beta沙龙的视频，希望没有浪费大家的时间，感谢beta沙龙的组织工作。
智能推荐系统
Monday, May 18th, 2009断断续续的做了大半年歌曲相关性方面的试验，有一些肤浅的体会，工程方面多些，学术上仍很不足，与大家分享，望后来之君少走弯路，抑或被我带入岐途，不当之处，请指正。 PS：前段时间申请了个独立域名：http://www.fuchaoqun.com，烦请订阅feed者更新：http://www.fuchaoqun.com/feed/，原http://chaoqun.17348.com作了301跳转，将来一段时间内亦能访问。
基于Slope One的相关歌曲推荐算法
Tuesday, February 3rd, 2009本博客所有原创文章采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享，转载请保留链接http://chaoqun.17348.com/2009/02/slope-one-for-music-recommender-system/ 不知不觉，研究歌曲相关推荐快半年了，第一篇文章利用orange进行关联规则挖掘完成于2008.08.26，到现在基本搞定基于矩阵奇异值分解(SVD)的协同过滤算法，期间得到了很多朋友的帮助，在此致谢。有些收获，将逐步的分享出来，有兴趣的可以参照研习。 对于Slope One算法，不熟悉的可以参照我之前的文章：Slope one:简单高效的推荐算法，已经被很多人证明有很好的推荐效果。 Slope one算法中有一个很重要的步骤是获取用户的打分数据，这个对很多网站都很费劲，很多用户都会听歌，但大多懒得去给歌曲打分，另外用户打分的时候会比较困惑，该打多少分呢？喜欢这首歌，是打4分还是5分呢？费劲。 我这里给出的是另外一种方法，做法是分析用户的听歌记录，一般网站都会记录这样的记录，统计一段时间内用户的听歌记录，我们得到下面格式的数据： 用户ID 歌曲ID 听歌次数 比如某个片段： 3389 9527 23 3389 9528 56 3306 1211 78 3306 9527 45 表示用户3389听歌曲9527的次数是23，听9528的次数是56，诸如此类。这样的数据当然不能直接用来做Slope one，需要把数据格式化到某个区间。我们分析一下用户听歌的行为，一般来说最喜欢的歌曲听的最多，越喜欢的歌曲听的越多，听的少的歌曲自然不那么喜欢。所以我们可以简单的模拟用户对歌曲的打分： 用户对歌曲的打分 ＝ 用户听此歌曲的次数 / 用户听单首歌曲的最大次数 这样就可以把打分数据规整到0～1之间，还是上面的数据： 3389 9527 23/56 3389 9528 56/56 3306 1211 78/78 3306 9527 45/78 用户听的最多的歌曲打分是1，其他歌曲的打分等于听歌次数除以最大次数，我们就获得了用户的打分数据了。剩下的工作就是按照标准的Slope One流程走了，程序代码可以参考：http://code.google.com/p/openslopeone/ 贴出几个实例大家看看，第一次做的结果，再去做的话应该比这个要好一些： 歌曲 推荐歌曲 南无大悲观世音菩萨 刘小茜 梵音大悲咒 齐豫 大悲咒 齐豫 观世音菩萨发愿偈.大悲咒 齐豫 大悲咒 邝美云 般若波罗蜜多心经 齐豫 大悲咒 齐豫 清净法身佛 齐豫 阿弥陀佛在心间 小娟 吉祥如意 凤凰传奇 好一朵茉莉花 朱昌耀 理查德-克莱德曼《梦中的婚礼》 合辑（欧美） 茉莉花（汉族民歌） 雷佳 好一朵茉莉花-笛子 合辑（内地） 最浪漫的事 赵咏华 沧海一声笑 罗文 how can i keep from singing Enya 生死不离 ...