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准备数据

正排数据, 直接扔redis里, 可以直接通过id查询正排信息

message Pair {
   string tag;
   float weight;
}

message Music {
   
   string id;
   string title;
   string author;
   repeated Pair tags; //歌曲的tag列表, 比如电子/时尚/爱情等标签, 标签有多个 并且有对应权重， 最大权重为1
}

画像定义

messsage UserProfile {
   string uid; //用户ID
   
   repeated Pair tags; //用户的标签体系, 与正排对应
   repeated Pair authors; //用户的喜欢音乐人, 由于是多个, 所以是列表, 与正排对应
}

埋点数据

{
   'id' : '12412414', //音乐music id,
   'uid' : '2412125125', //用户id
   'avg' : 0.5 //播放时长百分比, 用于做用户对改首音乐的喜爱权重
}

画像构建

每次处理点击时, 拿到该用户的过去某一段时间的所有点击

根据点击能够拿到点击对应的所有正排, 然后 tag 权重 * 点击数据权重，做聚合, 如果是author的话，可以认为权重为1

然后可以构造出该用户的这类数据

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

tag 爱情 4.5
tag 民谣 2.3
tag 摇滚 5.6

然后设计一个sigmoid函数（自己随便设计）, 主要是让 author/tag 对应的权重在 0-1 区间之内, 然后这个就是你的画像

到此，关于“python怎么实现基于用户画像的音乐推荐系统”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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