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準備數(shù)據(jù)

正排數(shù)據(jù), 直接扔redis里, 可以直接通過id查詢正排信息

message Pair {
   string tag;
   float weight;
}

message Music {
   
   string id;
   string title;
   string author;
   repeated Pair tags; //歌曲的tag列表, 比如電子/時尚/愛情等標簽, 標簽有多個 并且有對應權(quán)重， 最大權(quán)重為1
}

畫像定義

messsage UserProfile {
   string uid; //用戶ID
   
   repeated Pair tags; //用戶的標簽體系, 與正排對應
   repeated Pair authors; //用戶的喜歡音樂人, 由于是多個, 所以是列表, 與正排對應
}

埋點數(shù)據(jù)

{
   'id' : '12412414', //音樂music id,
   'uid' : '2412125125', //用戶id
   'avg' : 0.5 //播放時長百分比, 用于做用戶對改首音樂的喜愛權(quán)重
}

畫像構(gòu)建

每次處理點擊時, 拿到該用戶的過去某一段時間的所有點擊

根據(jù)點擊能夠拿到點擊對應的所有正排, 然后 tag 權(quán)重 * 點擊數(shù)據(jù)權(quán)重，做聚合, 如果是author的話，可以認為權(quán)重為1

然后可以構(gòu)造出該用戶的這類數(shù)據(jù)

author 周杰倫 2.5
author 蔡依林 1.2
author 五月天 3.4

tag 愛情 4.5
tag 民謠 2.3
tag 搖滾 5.6

然后設計一個sigmoid函數(shù)（自己隨便設計）, 主要是讓 author/tag 對應的權(quán)重在 0-1 區(qū)間之內(nèi), 然后這個就是你的畫像

到此，關于“python怎么實現(xiàn)基于用戶畫像的音樂推薦系統(tǒng)”的學習就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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