基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统
1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。
2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。
3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集，kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商， 拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。
4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果生成推荐列表。