皆さんこんにちは、Weixue AI です。今日は、Py2neo のナレッジ グラフに基づくナレッジ グラフ 21 の実用的なアプリケーションを紹介します。この記事では、中国音楽のナレッジ グラフを構築します。このプロセスには、中国の音楽関連の収集が含まれます。情報: 曲、アーティスト、アルバムなどのデータであり、これらの情報をナレッジ グラフ内のエンティティおよび属性としてモデル化します。Py2neo ライブラリを使用してグラフ データベースに接続し、データをナレッジ グラフにインポートするコードを作成できます。
次に、ナレッジ グラフの情報を音楽の推奨に使用します。まず、ユーザーのこれまでのリスニング記録と好みに基づいて、パーソナライズされた推奨事項を作成できます。ユーザーがすでに聴いている曲、アーティスト、アルバムなどの情報を分析することで、類似した音楽エンティティを見つけてユーザーに推奨できます。これは、ユーザーのお気に入りの曲や同じアーティストの他の曲に似た曲を見つけるなど、グラフ データベース内の関係情報と属性情報を活用することで実現できます。
さらに、ナレッジ グラフ内のより多くの情報を活用して、より豊富なレコメンデーション エクスペリエンスを提供することもできます。たとえば、ジャンルに基づいて推奨し、ユーザーの好みの音楽ジャンルに合った曲を推奨できます。ナレッジ グラフの曲のジャンル属性を使用して、ユーザーの好きなジャンルに一致する曲を検索し、推奨リストに追加できます。
目次
- 序章
- プロジェクトの背景
- Py2neo の概要
- Neo4j グラフ データベースの概要
- データの準備
- ナレッジグラフを構築する
- 音楽レコメンドシステム
- 結論は
1 はじめに
情報化社会の急速な発展に伴い、音楽推薦システムに対する人々の需要も高まっています。音楽推奨システムは、ユーザーの個人的な好みや音楽の特性に従って、個人化された音楽の推奨をユーザーに提供することができ、ユーザーの音楽の探索と楽しみが大幅に促進されます。
この記事では、Py2neo ベースのナレッジ マップと中国の音楽レコメンデーション システムの実装方法を組み合わせて紹介します。ナレッジ グラフは、ドメイン知識を保存および表現するためのグラフ データベースであり、エンティティ、関係、属性を相互に接続できます。