融合HMM及歌曲特征标签的混合推荐算法研究

发布时间：2024-05-30 03:33

　　随着人们生活水平的不断提高,日常的休闲方式也越来越多,听音乐便是绝大部分人的一项极为重要的娱乐。在现在主流的在线音乐平台中,音乐的种类和数量远远超过个人能处理的极限。因此,在人们听音乐的时候,就需要一个符合自身需求的音乐推荐系统。由于音乐具有如下特点:音乐的时长较短,用户会反复收听同一首歌曲,热门歌曲更新频率快等,因此非常适合使用音乐推荐系统从海量的网络音乐数据中根据用户听音乐的偏好挖掘出用户喜欢听的歌曲的特征,这样系统便可以根据这些特征向用户推荐他们喜欢的歌曲。在大数据时代,数据种类和数量的增长速度已经远远超过个人能处理的极限,并且还在持续增长。音乐作为大数据的重要构成部分,也存在着信息无法被用户有效处理的问题。对于在线音乐网站而言,歌曲推荐系统便是解决上述问题的方案之一。歌曲推荐系统能依据用户的网上行为数据来挖掘用户潜在的目标信息,这一过程是被动进行的,不需要用户进行主动参与,因此音乐推荐系统在帮助用户获取歌曲信息的时候往往能获得更好的用户体验。目前,商业上所广泛使用的音乐推荐算法主要是根据用户的历史听歌记录来实现歌曲推荐功能,但这种推荐方式往往具有滞后性。例如,用户在收到推荐歌曲...

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【部分图文】：

图2-2推荐算法分类除了上述三种常用的推荐算法，还有许多较为小众的推荐算法ǐ例如，基于不同适用场景的推荐算法[31]

融合HMM及歌曲特征标签的混合推荐算法研究容添加许多标签，这些标签是这些物品内容的体现，而用户在注册系统时候也会提供一些候选标签进行选择，用户和物品都采用固定数目的标签进行特征描述，这些标签将用户和物品简化为用户档案和物品档案，然后再通过计算用户档案和物品档案的相似度来对物品....

图2-3基于聚类推荐的步骤

时间以及相应类别歌曲滤推荐与基于内存的协同过滤集上进行建模分析，在推荐方式能够准确估计评是这种方法在每次进行矩阵以及计算资源和存的时间ǐ通常算法的实时间适中的推荐算法出的物品推荐ǐ基于模型的这个模型给用户推荐未型有：基于代数的主成分类等ǐ如下图2-3所展示

图3-7Mahout推荐模块主要组件图

工程硕士专业学位论文用户登录时间评分表音乐表用户表收藏表3.3HTR算法实现我....

图3-8整合HTR推荐算法之后Mahout推荐模块主要功能组件图

25图3-8整合HTR推荐算法之后Mahout推荐模块主要功能组件图从上图中可以看出，HTR推荐算法θBASEHTRRECι和其它传统的推荐算法一起作为推荐层的核心模块向用户提供推荐歌曲功能ǐ同时，在推荐框架需要进行算法评估时，也需要样本数据集和各种推荐算法的参与ǐ....

本文编号：3984510