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音乐推荐系统案例研究

在上一节中，我们探讨了音乐推荐系统的基本原理和架构。本节将通过一个具体的案例研究，详细展示如何利用人工智能技术构建一个高效的音乐推荐系统。我们将从数据收集、特征提取、模型训练到推荐生成的全过程进行解析，并提供具体的操作代码和数据样例。

1.数据收集与预处理

1.1数据来源

音乐推荐系统的数据来源通常包括以下几个方面：

用户行为数据：用户的播放记录、收藏记录、评分等。

音乐元数据：歌曲的标题、艺术家、专辑、流派、发行日期等。

音频特征数据：音频的频率、节奏、音调、音高、能量等。

1.2数据收集

我们可以通过API从音乐流媒体平台