基于协同过滤算法的自动化隐式评分音乐双重推荐系统

• 作者: 李涛 符丁
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 协同过滤 自动化 隐式评分 音乐 双重推荐 普适环境
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 171-175
• 页数: 5页
• 分类号: TM411
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.11.038

摘要

提出了基于协同过滤算法的自动化隐式评分音乐双重推荐系统;在异构普适环境推荐框架下,对系统总体结构进行设计;其中硬件部分采用四元件组成方式,使用W900710型号芯片作为播放器核心板,并将隐式评分提取器与推荐引擎结合起来,可避免噪声干扰;而软件部分设计场景模拟衰减现象,采用协同过滤算法描述衰减过程,根据描述结果,设立双重推荐机制来实现抗人为影响的音乐双重推荐系统;由实验结果可知,对于大规模音乐数据推荐具有良好可扩展性.