基于音乐特征的智能推荐方法研究

发布时间：2017-08-20 05:06

  本文关键词：基于音乐特征的智能推荐方法研究

  更多相关文章： MIDI 音乐特征 推荐

【摘要】：当前以音乐为代表的多媒体资源在互联网上快速增长,用户如何有效的获取自己感兴趣的音乐便成为了一个难题,同时当前的音乐个性化推荐系统也根据不同的方式给用户推荐音乐,种类繁多并且推荐效果良莠不齐,因此对音乐推荐的研究具有重要意义。本文从音乐自身的角度出发,抽取特征并结合当前流行的推荐方法研究并开发智能化的推荐方式。用户可以在实际的操作中动态获取推荐结果,增加了交互性和参与度,改善推荐的质量和用户体验。本文以音乐的声学基础作为切入点,分析音乐的响度、音调、音色三个主要特征,用旋律轮廓特征表征音乐的特点。以常见的MIDI音乐作为研究对象,从分析MIDI音乐的文件的头块、轨道块格式以及MIDI消息入手,抽取出5个特征量,结合音乐的名称、演唱者、年份、风格和标签等结构化数据与标签数据共同参与特征相似度的运算。本文接着对当前主流的推荐方法做了一个研究,分析了推荐策略的优缺点,选择协同过滤推荐方法作为音乐推荐的引擎。在分析基于用户、基于内容、基于模型这三种代表协同过滤策略各自局限性的基础上,提出了把三种推荐方式整合并做出联合推荐的方法。最后将特征数据、推荐引擎、联合推荐方法结合起来,给用户提供更符合需求的结果。本文内容分为两大部分：MIDI音乐特征的抽取和推荐方法的研究。在对音乐特征和推荐系统的研究基础上,选择400首MIDI音乐作为研究对象,抽取出5个维度的旋律特征作为数据源,以联合推荐的方式给用户推荐歌曲。同时用户对歌曲的试听、下载、检索、评价的操作,都会动态的调整用户对歌曲的偏好程度,从而适应用户对歌曲的口味变化。
【关键词】：MIDI 音乐特征 推荐
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 名词解释9
• 1.3 研究现状9-12
• 1.4 论文结构12-13
• 第二章 MIDI音乐分析和推荐方法研究13-22
• 2.1 音乐声学基础13-14
• 2.2 MIDI音乐的特征14-15
• 2.3 MIDI消息15
• 2.4 旋律相关的音轨特征量15-17
• 2.5 推荐方法研究17-20
• 2.5.1 基于统计学的方法17-18
• 2.5.2 基于内容的方法18
• 2.5.3 基于协同过滤的方法18-20
• 2.6 推荐方法分析对比20-21
• 2.7 本章总结21-22
• 第三章 音乐特征抽取的方法研究22-30
• 3.1 音乐特征及其表示方式22-23
• 3.2 常用处理MIDI音乐的方法23-26
• 3.3 抽取MIDI音乐旋律特征26-27
• 3.4 特征相似度的计算27-29
• 3.5 本章总结29-30
• 第四章 基于特征的协同过滤推荐方法研究30-49
• 4.1 常见的音乐推荐系统30-32
• 4.2 协同过滤的核心内容与三种推荐策略32-38
• 4.2.1 协同过滤的核心32-33
• 4.2.2 基于用户的CF(User CF)33-35
• 4.2.3 基于内容的CF(Item CF)35-36
• 4.2.4 基于模型的SO(Slope One)36-38
• 4.3 推荐引擎库APACHE MAHOUT38
• 4.4 音乐推荐过程38-44
• 4.4.1 用户管理39-40
• 4.4.2 歌曲管理40-42
• 4.4.3 试听音乐并反馈42-44
• 4.4.4 做出联合推荐44
• 4.5 结果对比与分析44-46
• 4.6 难点与创新点46
• 4.7 系统中存在的问题与不足46-48
• 4.8 本章总结48-49
• 第五章 结论与展望49-50
• 5.1 主要结论49
• 5.2 研究展望49-50
• 参考文献50-53
• 在学期间的研究成果53-54
• 致谢54

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本文编号：704718