일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 도커
- SAP
- Oracle DB
- 자바
- Programming
- sap mm
- ABAP
- 딥러닝
- SAP ABAP
- 영어
- 자바스크립트
- Mac
- 노드
- Python
- nodejs
- docker
- JavaScript
- SAP ERP
- db
- 유럽여행
- node.js
- IT
- 파이썬
- Java
- Spring Framework
- oracle
- 머신러닝
- 오라클
- 오라클 디비
- 비지니스영어
Archives
- Today
- Total
목록유사도 분석 (1)
JIHYUN JEONG
[Spotify Data Analysis/스포티파이 데이터 분석] AWS MySQL top tracks의 유사도 분석 (12)
우선 related_artists 테이블 하나 만듭니다. CREATE TABLE related_artists (artist_id VARCHAR(255), y_artist VARCHAR(255), distance FLOAT, PRIMARY KEY(artist_id, y_artist)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 만든 테이블에 top_tracks와 audio_features를 join 합니다. 조인한 다음 유클리드 거리를 구해서 곡의 유사도를 구분 합니다. 구분한 값들을 related_artists 테이블에 insert 합니다. 가장 유사도가 높은(유클리드 거리값이 적은) 상위 20개를 select 해봅니다. select p1.name, p2.name, p1.url, p..
Data Science/Data Analysis
2020. 3. 23. 22:55