Python基于深度学习的音乐推荐方法研究系统

由于原始代码较为复杂且涉及到具体的深度学习模型和数据集，我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的Python示例，用于演示如何基于深度学习进行音乐推荐。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
 
# 音乐特征输入
music_input = Input(shape=(100,))  # 假设音乐有100个特征
 
# 音乐特征隐藏层
hidden1 = Dense(64, activation='relu')(music_input)
 
# 音乐特征输出
music_output = Dense(1)(hidden1)
 
# 创建模型
model = Model(inputs=music_input, outputs=music_output)
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
 
# 用户喜欢的音乐特征
user_features = np.random.random((1, 100))  # 随机生成用户音乐特征
 
# 预测用户可能喜欢的音乐得分
prediction = model.predict(user_features)
print("预测得分:", prediction)

这个示例创建了一个简单的深度学习模型，用于根据用户过去喜欢的音乐特征来预测用户可能会喜欢的音乐得分。这个模型的输入是一个音乐特征向量，输出是一个得分，表示用户可能会喜欢这首歌的程度。这个模型可以作为一个起点，开发者可以根据实际的数据集和应用场景进行更复杂的建模和优化。