文件名称：recsys-random-walk:我对2018年Recsys挑战赛的提交
文件大小：550KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 23:07:12
Python
使用随机游走自动播放列表继续 该存储库包含我提交给的代码（团队名称为``Team Radboud''）。 通过在图表上进行随机游走，从二分图表示形式（播放列表和曲目）生成建议。 该图是根据“构建的： 百万播放列表数据集，官方网站托管在 要求： python> = 3.6 麻木 科学的 tqdm Spotipy（和Spotify API凭据） 嗖 用法 首先，使用utils/get_metadata.py下载元数据。 请注意，此脚本要求在环境（ os.environ ）中设置Spotify API凭据： 'SPOTIPY_CLIENT_ID': your client id 'SPOTIPY_CLIENT_SECRET': your client secret 然后，使用utils/build_graph.py构建图。 这两个操作都将花费很长时间，可以将-quick标志传递给
【文件预览】：
recsys-random-walk-master
----run_challenge.py(9KB)
----recsysrw()
--------random_walk.py(10KB)
--------metrics.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------graph.py(26KB)
--------playlist_model.py(3KB)
--------shared.py(503B)
--------title_processing.py(4KB)
----Thesis.pdf(541KB)
----LICENSE(11KB)
----.gitignore(71B)
----README.md(2KB)
----utils()
--------build_graph.py(9KB)
--------get_metadata.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
----run_mpd.py(14KB)