基于社會化網(wǎng)絡(luò)的個性化音樂推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，數(shù)字音樂的數(shù)量呈指數(shù)級增長，這種情況使得用戶檢索和發(fā)現(xiàn)相關(guān)音樂變得非常困難，各國學(xué)者也越來越重視音樂檢索領(lǐng)域的研究。傳統(tǒng)的音樂檢索基本上是利用元數(shù)據(jù)檢索出符合條件的樂曲。這種檢索方法對用戶要求較高，需要用戶記住目標(biāo)曲目的相關(guān)信息才能檢索，已不再適合用戶當(dāng)下快速的生活節(jié)奏。現(xiàn)代生活中，用戶需要的是能夠連續(xù)不斷的播放符合自己興趣的音樂。多數(shù)情況下，他們將音樂背景化，邊聽音樂邊學(xué)習(xí)、工作或是運(yùn)動。音樂推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)使得用

2、戶能夠快速、連續(xù)不斷的獲得符合自己興趣的音樂。然而，如何為不同的用戶提供符合他們興趣的歌曲列表，或者為其推薦感興趣的歌曲成為目前音樂推薦系統(tǒng)需要解決的問題。
　　Web2.0和社會化媒體的出現(xiàn)及發(fā)展，允許用戶的自由行為。用戶可以通過自己的理解和感受為音樂定義標(biāo)簽，不同的標(biāo)簽可以從不同角度詮釋用戶對音樂的理解。因此，本文在社會化標(biāo)注的基礎(chǔ)上，充分利用協(xié)同標(biāo)注中標(biāo)簽所攜帶的個性化描述信息和項(xiàng)目內(nèi)容信息，提出基于社會化網(wǎng)絡(luò)的個性化音樂推

3、薦算法。具體包括如下幾點(diǎn):
　　首先，本文以二部圖節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)相似與重啟型隨機(jī)游走為基礎(chǔ)，分析音樂社交網(wǎng)絡(luò)Last.fm中用戶、項(xiàng)目、標(biāo)簽兩兩之間的聯(lián)系，挖掘了三者之間存在的潛在語義關(guān)系提高了推薦的準(zhǔn)確率，同時驗(yàn)證了標(biāo)簽對推薦的重要作用。
　　其次，在前人的基礎(chǔ)上，本文全面細(xì)致的分析音樂的各項(xiàng)特征，引入音樂基因組的概念。文中將用戶自定義的標(biāo)簽定義為音樂的自由基因，更便于分析用戶的用戶行為，發(fā)掘用戶的興趣。
　　最后，在當(dāng)前