能向千千静听等音乐播放软件添加歌曲(添加后千千静听队列里只有所添加歌曲)

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CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

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脚本描述 每个脚本都可以从其主要脚本单独执行。 如果您希望运行从数据提取到最后分析的代码，请运行main.py文件。 WAAT项目 分析歌曲的歌词，流行度和预测。 数据提取 提取具有流派|年|流行度的具有统计意义的歌曲样本。 进行分析 按主题进行主题建模（使用LDA），按主题进行主题演化|年 情感分析，以验证情感|受欢迎程度和情感|性别和情感|年之间的关系 通过体裁和情感文本进行预测 ``