基于情感的多标签个性化音乐分类技术的研究与实现

发布时间：2017-06-09 03:06

  本文关键词：基于情感的多标签个性化音乐分类技术的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在线音乐的快速发展,为用户对音乐的获取提供了极大的便利。为了方便用户选择,在线音乐通常会对音乐进行分类,基于情感的音乐分类是常见的一种分类方式。由于同一首音乐可能产生不同的情感,此时单标签的情感难以概括,需要多个情感标签来更准确、更全面地概括一首音乐的情感类别。同时,音乐情感认知带有主观性,因此需要为每个用户提供个性化的音乐情感分类。为此,本文研究了对音乐进行基于情感的多标签个性化分类的问题。该问题主要包含两个子问题：音乐情感真值标签的获取和对音乐进行个性化分类。针对这两个问题,本文首先提出了一种基于社交信息和用户标签的音乐情感个性化真值的计算方法,该方法可在不为用户增添额外负担的情况下,对音乐情感个性化真值进行计算；接着提出了一种将音乐情感真值映射到多标签类别的方法,得到音乐的具体情感类别；最后使用深度卷积神经网络和随机K标签集方法对音乐情感进行多标签分类。实验方面,本文搜集了在线音乐平台的大量真实原始数据,经过大量的参数调整和实验结果对比,充分地验证了本文提出的方法的有效性。
【关键词】：在线音乐 情感类别 多标签 社交信息 个性化分类
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题背景与研究内容11-13
• 1.2 本文主要工作与贡献13-15
• 1.3 本文组织结构15-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第2章 相关工作17-27
• 2.1 音乐情感个性化17-20
• 2.1.1 基于用户个体的音乐情感个性化17-18
• 2.1.2 基于用户组个性化18-19
• 2.1.3 通过社交信息个性化19-20
• 2.1.4 小结20
• 2.2 数据真值计算和真值到具体分类的映射20-23
• 2.2.1 数据真值计算21-22
• 2.2.2 真值到具体分类的映射22
• 2.2.3 小结22-23
• 2.3 多标签情感分类23-26
• 2.3.1 问题转换方法24-25
• 2.3.2 算法适配方法25-26
• 2.3.3 小结26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于情感的多标签个性化分类的技术概要27-31
• 3.1 音乐情感个性化技术27-29
• 3.1.1 音乐情感真值说明27-28
• 3.1.2 音乐情感真值计算28-29
• 3.1.3 情感真值到具体情感分类的映射29
• 3.2 自动生成情感分类技术29
• 3.3 本章小结29-31
• 第4章 音乐情感个性化技术31-48
• 4.1 音乐情感真值计算31-42
• 4.1.1 问题定义31-32
• 4.1.2 方法流程32-34
• 4.1.3 社交信息构建34-36
• 4.1.4 用户对音乐的情感分类标签36-38
• 4.1.5 音乐情感权值累加38-42
• 4.1.6 小结42
• 4.2 音乐情感真值到具体情感分类的映射42-46
• 4.2.1 音乐情感映射方法43-44
• 4.2.2 解的唯一性讨论44-46
• 4.2.3 算法流程46
• 4.3 本章小结46-48
• 第5章 自动生成多标签情感分类技术48-56
• 5.1 问题定义49
• 5.2 数据选取49-50
• 5.3 CNN分类模型50-54
• 5.4 RAkEL分类模型54-55
• 5.5 本章小结55-56
• 第6章 实验56-73
• 6.1 实验环境和设置56
• 6.2 实验数据获取和处理56-64
• 6.2.1 用户对音乐的情感标签获取57-59
• 6.2.2 用户信息获取59
• 6.2.3 社交关系信息获取59-60
• 6.2.4 音乐内容数据获取60-61
• 6.2.5 数据处理61-64
• 6.3 音乐情感个性化64-68
• 6.4 自动生成多标签情感分类68-72
• 6.4.1 数据划分68
• 6.4.2 CNN分类68-70
• 6.4.3 RAkEL分类70-72
• 6.5 本章小结72-73
• 第7章 总结与展望73-75
• 7.1 本文工作及贡献73
• 7.2 未来展望73-75
• 参考文献75-79
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果79-80
• 致谢80

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本文编号：434294