只有用户创建的歌单详情，包括歌单标签和所含的歌曲id，没有歌曲次数和歌曲评分，怎么才能转换为合适的歌曲评分用于基于用户协同过滤的推荐算法??

Question

只有用户创建的歌单详情，包括歌单标签和所含的歌曲id，没有歌曲次数和歌曲评分，怎么才能转换为合适的歌曲评分用于基于用户协同过滤的推荐算法??我尝试了这个措施:如果一个歌单如果包含这个歌曲，则这个歌曲评分加1，但最后使用基于用户协同过滤算法计算得到的结果进行预测，得到的准确率特别低

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/734712
• 以下回答来自chatgpt:

  针对该问题，给出以下解决方案：

  1.根据用户创建的歌单详情，将歌曲的id转换为对应的向量表示，作为该歌曲的特征。

  2.对于每个含有多首歌曲的歌单，将其中的所有歌曲向量表示求平均得到一个代表该歌单的特征向量，作为该歌单的特征。

  3.基于用户协同过滤算法，求出相似用户集合。

  4.遍历每个相似用户的歌单列表，计算出每个歌单的特征向量与目标用户的特征向量的相似度，这里可使用余弦相似度等度量方法。

  5.将每个歌单的相似度乘上其中各个歌曲的评分，再求和计算出该歌单的最终权重得分，最后将所有相似用户的权重得分加权求和即可得到每首歌的最终权重得分。

  6.对于每个用户，根据他所拥有的歌曲id，将每首歌的最终权重得分累加，得到该用户对于歌曲的综合评分。

  7.最后，根据用户对歌曲的综合评分进行推荐。

  需要注意的是，该方法需要大量的数据和计算资源，因此可在实际应用中根据需求适当进行简化或优化。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^