知识图谱实战应用21-基于Py2neo的知识图谱的华语音乐的推荐系统

**知识图谱实战应用21: 基于 Py2Neo 的知识图谱的华语音乐推荐系统**

在前面的文章中，我们已经介绍了知识图谱的基本概念、构建方法以及实践案例。今天，我们将重点讨论基于 Py2Neo 的知识图谱的华语音乐推荐系统。

**背景和需求**

随着网络音乐平台的兴起，用户可以轻松地发现并收听全球各地的音乐。但是，这也导致了信息过载的问题，用户难以找到自己喜欢的音乐。因此，如何设计一个能够有效推荐华语音乐的系统变得尤为重要。

**知识图谱构建**

为了解决这个问题，我们需要构建一个知识图谱来存储和组织相关的音乐信息。我们将使用 Py2Neo 库来创建图数据库。

首先，我们需要定义节点和关系的类型：

* 节点类型：
* `Artist`: 华语歌手 * `Album`: 华语专辑 * `Song`: 华语歌曲 * `Genre`: 华语音乐风格* 关系类型：
* `PERFORMED_IN`: 表示歌手在某个专辑中演唱过的歌曲 * `RELEASED_IN`: 表示专辑发布时间 * `BELONGS_TO`: 表示歌曲属于哪个风格接下来，我们需要创建这些节点和关系：

from py2neo import Graph, Node, Relationship# 创建图数据库graph = Graph()

# 创建歌手节点artist1 = Node("Artist", name="周杰伦")
artist2 = Node("Artist", name="王力宏")

# 创建专辑节点album1 = Node("Album", title="我很好")
album2 = Node("Album", title="你很好")

# 创建歌曲节点song1 = Node("Song", title="我很好")
song2 = Node("Song", title="你很好")

# 创建风格节点genre1 = Node("Genre", name="华语流行音乐")

# 建立关系Relationship(artist1, "PERFORMED_IN", song1)
Relationship(artist1, "RELEASED_IN", album1)
Relationship(album1, "BELONGS_TO", genre1)

Relationship(artist2, "PERFORMED_IN", song2)
Relationship(artist2, "RELEASED_IN", album2)
Relationship(album2, "BELONGS_TO", genre1)

def calculate_similarity(song1, song2):
 # 使用Jaccard相似度公式计算相似度 similarity = len(set(song1["artist"]) & set(song2["artist"])) / len(set(song1["artist"]) | set(song2["artist"]))
 return similarity

def recommend_similar_songs(user_song):
 # 获取用户喜欢的歌曲 user_songs = [song for song in graph.match("Song", title=user_song)]
 # 初始化推荐列表 recommended_songs = []
 # 遍历所有歌曲 for song in graph.nodes:
 if isinstance(song, Node) and song.labels == "Song":
 # 计算相似度 similarity = calculate_similarity(user_song, song["title"])
 # 如果相似度大于0.5，添加到推荐列表中 if similarity >0.5:
 recommended_songs.append((song["title"], similarity))
 # 返回推荐列表 return recommended_songs

def recommend_association_rules(user_artist, user_album):
 # 获取用户喜欢的歌手和专辑 user_artists = [artist for artist in graph.match("Artist", name=user_artist)]
 user_albums = [album for album in graph.match("Album", title=user_album)]
 # 初始化推荐列表 recommended_songs = []
 # 遍历所有歌曲 for song in graph.nodes:
 if isinstance(song, Node) and song.labels == "Song":
 # 检查是否有关联规则 rule = Relationship(user_artists[0], "PERFORMED_IN", song)
 album_rule = Relationship(user_albums[0], "RELEASED_IN", song)
 # 如果有关联规则，添加到推荐列表中 if rule and album_rule:
 recommended_songs.append((song["title"],1.0))
 # 返回推荐列表 return recommended_songs