FewShotRecommend

Requirements

Anaconda-2.3.0 の使用を推奨

positiveにお気に入りの音楽を、negativeに嫌い（というか趣向に合わない）音楽を入れる（.wavにのみ対応。100曲未満ずつが理想）。その後FewShotRecommendディレクトリ内で

./weakRecommender.sh train

を実行し好みを学習（PCのスペックによっては時間がかかる）。学習終了後は音楽ファイルの入ったディレクトリを指定して

./weakRecommender.sh predict path/to/music_dir

resultディレクトリに結果が保存される。

あくまでも予測値です

gpuの使用を推奨

(Mac OS X Yosemite 10.10.3にて動作確認)

./weakRecommender.sh itunes

でiTunesのデータを学習用サンプルとして取得する。再生回数が中央値以上ならpositive、中央値未満ならnegativeに分類される。環境によってはうまくいかないので、引数にiTunesディレクトリを指定する

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 22 Commits
negative		negative
positive		positive
pre_train		pre_train
result		result
train_data		train_data
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
compute_mean.py		compute_mean.py
itunes.py		itunes.py
models.py		models.py
predictor.py		predictor.py
tools.py		tools.py
trainMaker.py		trainMaker.py
train_law.py		train_law.py
train_mmc.py		train_mmc.py
train_spec.py		train_spec.py
transfer.py		transfer.py
weakRecommender.sh		weakRecommender.sh