基于潜在因子模型的音乐推荐系统研究

发布时间：2024-03-01 04:47

　　随着音乐资源库不断地丰富发展,普通的音乐搜索方式已经不能适应海量音乐库的发展需求,音乐推荐系统的出现能够帮助用户解决这一问题。尽管当前有许多音乐平台推出了音乐推荐服务,但是其使用的推荐算法不能充分挖掘用户和音乐之间的联系,不能根据用户的偏好进行个性化音乐推荐。因此,本文提出了基于潜在因子模型的音乐推荐系统,能够在一定程度上缓解上述问题。推荐算法、模型结合和用户模块三部分构成本文的音乐混合推荐系统的核心。混合推荐系统的基本思想是:首先对用户在特定时间段听歌的历史行为进行采集,通过这些历史行为结合潜在因子模型,构造用户评分矩阵,再对评分矩阵进行降维、分解,最终构建用户-音乐偏好模型;同时,在模型中加入时间变化函数,考虑用户在这一时间段内偏好的变化;最后通过计算与用户最相似的音乐,为目标用户产生歌曲推荐列表。为了验证文中音乐推荐模型的效果,选取了适合本文模型的用户-音乐数据集。利用均方根误差、准确率、召回率和综合评价指标对模型生成的音乐推荐列表进行检测;同时综合考虑预测评分准确性和推荐结果准确性对本文的推荐系统产生的影响。最终实验显示,文章中提出的的音乐推荐模型能够提高音乐推荐的准确率,和传...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１基于内容的推荐算法流程图??Ｆｉｇ．２．１?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅｄ?ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

ｎ?ｍｅｔｈｏｄ）??基于内容的推荐算法本质是对内容进行分析，然后构建特征模型［１７］。基于用户??对哪种特征的内容感兴趣以及分析一个内容具备什么特征来进行推荐。一般来说，??物品天然就有一些关于内容的分类，比如电影有科幻、战争、爱情等分类，商品有??家店、服装、食品等分类。基于....

图２．３协同过滤算法的组成??Ｆｉｇ．２．３?Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??２．２．１基于领域的协同过滤??８??

钟内做出反应，同时推荐的东西必须让用户满意。这两个??条件必须同时满足，推荐系统才有现实使用意义。协同过滤算法同时满足了这两个??条件，这就是它为什么经久不衰的原因。??协同过滤算法可分为两部分：一部分领域之间的协同？，另一部分是模型之间的??协同。其中，较为基础的是基于领域之间....

图２．４物品协同过滤音乐推荐??Ｆｉｇ．２．４?Ｉｔｅｍ－ｂａｓｅｄ?ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｍｕｓｉｃ?ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ??（２）基于用户的协同过滤算法??

?（１）基于物品的协同过滤算法??通过物品来找物品，根据用户的历史偏好推荐相似的物品给目标用户。从计算??的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个方向量来计算物品之间的相??似度，得到与用户己购物品相似的物品。??对于音乐推荐系统，假设用户Ａ喜好歌曲ａ、ｂ、ｃ，用户Ｂ喜好....

图３．１推荐系统框架设计图??Ｆｉｇ．３．１?Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ?ｓｙｓｔｅｍ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｄｅｓｉｇｎ??

本章将对混合推荐模型实现过程中用到的潜在因??子模型和动态协同过滤模型进行阐述。??３．１?推荐系统框架（Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）??用户模块??—？用户因子模型一??Ｉ?采集?构建?分解????４?、??？历史行为数据?？评分矩阵????....

本文编号：3915442