移动设备端音乐推荐算法设计

发布时间：2017-05-19 02:12

  本文关键词：移动设备端音乐推荐算法设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着数字音乐的迅猛发展,音乐信息过载问题日益突出,个性化音乐推荐作为解决音乐信息过载问题的有效技术手段,得到广泛的关注与研究。传统的个性化音乐推荐系统,由服务器端根据用户的历史使用数据,运用不同的个性化推荐算法,为用户提供个性化服务。但在移动设备应用中,特别是如无线车载设备速度较快或者手机信号不好的时候,点播或者切换音乐常常响应缓慢,服务器端无法及时响应用户的需求变化,而且由于服务器端的推送,会造成音乐文件的缓冲,这些缓冲在与用户喜好度不匹配时,又会造成不必要的流量浪费。基于此,本文将个性化推荐方法延伸到移动设备端,根据用户在移动设备端的使用记录与反馈记录,在移动设备端按照音乐组别和计算得到的用户喜好度,为用户做个性化音乐推荐,同时移动端不断接收用户在不同音乐组别中收听音乐时的反馈数据,设计了一种动态调整算法来实时调整各音乐组别的匹配度权值,再根据权值大小对不同组别内的音乐文件进行适度的预取,使用户在切换歌曲和组别时能减少等待时间,平滑收听音乐,并节约网络流量。基于论文所提出的个性化音乐推荐方法完成了音乐APP的设计与实现,该音乐APP集成在武汉阳光卡卡科技有限公司的车载产品小马嗒嗒中。通过对比分析测试用户的收听与反馈数据,使用了包含本音乐推荐方法的音乐推荐应用系统在减少等待时间、节约数据流量方面表现更好,推荐系统的命中率提升了11%,证实了本方法的有效性。由于本方法中音乐组别初始权值的设置采用的是专家评分法,实际上多数情况下与用户喜好度并不一致,因此会在起始阶段造成权值收敛较慢的问题。另一方面,人们对音乐的喜好因时因地会不断变化,如何既能长期跟踪分析用户喜好度,又能适度给出新鲜的推荐是未来需要进一步研究的课题。
【关键词】：个性化音乐推荐 音乐群组 权值调整 音乐预取
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 引言8-18
• 1.1 论文研究背景和意义8-11
• 1.2 个性化推荐概述11-13
• 1.3 音乐推荐研究现状13-14
• 1.4 移动环境下推荐的特点14-16
• 1.5 主要研究内容16
• 1.6 论文组织结构16-18
• 第2章 音乐推荐算法分析设计18-33
• 2.1 算法需求分析18
• 2.2 音乐分组18-24
• 2.2.1 音乐特征的提取与选择19-21
• 2.2.2 音乐分组的方法和结果21-24
• 2.3 权值动态调整24-30
• 2.3.1 音乐组别初始权值的确定24-25
• 2.3.2 音乐组别权值的动态调整25-30
• 2.4 音乐预取与管理30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 系统设计与实现33-47
• 3.1 音乐推荐系统架构35-37
• 3.2 移动端APP结构37-42
• 3.3 与服务器信息交互42-43
• 3.4 音乐播放流程与实现43-45
• 3.5 数据库设计45-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第4章 测试结果与分析47-54
• 4.1 测试数据47-48
• 4.2 数据分析48-53
• 4.3 结论53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 总结与展望54-56
• 5.1 论文总结54-55
• 5.2 研究展望55-56
• 参考文献56-58
• 致谢58-59
• 附录59

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本文编号：377578