基于标签扩展的协同过滤算法在音乐推荐中的应用

• 作者: 章宗杰 陈玮
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐技术 音乐推荐 协同过滤 社会化标签
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 99-101
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172220

摘要

推荐技术作为过滤海量信息的手段,在音乐领域也给人们带来了便利.但音乐推荐与传统的电商推荐相比存在显式反馈不宜获取、内容特征提取代价大等缺陷.针对上述情况,提出一种基于标签扩展的协同过滤算法,将社会化标签内容作为物品内容,基于内容计算对用户未收听的物品进行评分,在此基础上利用协同过滤为用户提供推荐列表.实验结果表明,该算法可以有效改善推荐结果的准确性,提高推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈玮	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	55	341	10.0	16.0
2	章宗杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	6	1.0	1.0