我想设计一个推荐系统，根据使用主题标签#nowplaying 的推文推荐用户歌曲。最初，我想权衡他们的推文并逐字分析，看看他们是否在推文中发布了有关某些歌曲的任何内容，但这似乎需要我更多的时间。由于我不会分析每条推文，而只是查找包含主题标签的推文，因此在这种情况下我仍然需要使用 word2vec 或 doc2vec 吗？
仅供参考，我将在下面提供系统的简要介绍。请随意发表评论或提出您的想法。
- 用户将使用 API 授予对其 Spotify 帐户的访问权限。
- 提示用户登录，或者如果帐户是公开的，他们只需输入 Twitter 用户名即可。
- Twitter 的 API 将在其帐户（推文）上运行 #nowplaying 搜索。目前，时间跨度为 90 天到最近的推文。 （我在 Twitter API 上看到，如果我不使用高级版，我只能搜索 7 天内的推文，这是正确的吗？但我还发现了一个 github respo，允许我搜索超过 7 天的内容）
- 分析具有主题标签的推文，从推文中提取歌曲标题，并将数据传递给 Spotify API 进行分析。
- 使用 Spotify API 在 Spotify 上查找提取的歌曲。
- 基于该歌曲，API 将提供 10-20 首相关歌曲
编译成用户的播放列表。
- 一旦歌曲被编译成播放列表，系统就会
向用户展示歌曲推荐，用户将有
选择将其保存到他们的帐户或丢弃它。
我使用 API 的经验几乎为零，但我有使用 Java、Python 等少数语言的经验。
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