Algorithm 相似的音乐

我们有一个用户，拥有100首歌曲的音乐库。在他爱的人中有20个，他恨10个，还有5个他既不恨也不爱。他从来没有听过剩下的65个人的话

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问题：使用什么样的算法扫描剩余的65首歌曲并找出用户喜欢的音乐？

要向用户推荐新的不熟悉内容，一般的方法是使用机器学习，特别是，这通常用于推荐系统。这样做的目的是利用人群的知识，找到与你品味相似的人（或群体），并推荐他们喜欢的新产品

另一种选择是为喜欢/不喜欢创建一个函数，但这可能需要从每首歌中提取特征来描述问题的本质，而这通常一点也不微不足道

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您可能想尝试的一些分类算法有、、等。正如我所提到的，真正的挑战是为这个问题找到合适的功能。

对一款名为MusicIP的产品进行一些研究，它有一些非常聪明的算法指纹技术。它将曲目转换为WAV，然后创建了一个指纹，然后用一些巧妙的魔法来匹配相似的歌曲。

为什么-2？这个问题太复杂了吗？是iTunes的天才吗？；-）是的，太宽了。答案甚至无法描述这样一个算法的所有必要先决条件是的，类似的-3现在，这可能是因为你应该做你自己的家庭作业，而不是试图用它来让别人为你做事情。非常感谢你的答案！我对第二个感兴趣。你能提供更多细节或起点吗？@Luka很遗憾，我没有关于如何提取此类问题的特征的经验，我添加了一些你可能想尝试的分类算法。好的，谢谢你的帮助！