基于会话记录的Word2Vec音乐推荐算法研究

• 作者: 周航帆 周莲英
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 词向量 会话记录
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 850-857
• 页数: 8页
• 分类号: TP312
• 字数: 6270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.04.013

摘要

在很多推荐场景下,用户在短时间内做出的一系列会话行为,更能反映一个人当时的心理状态与需求,为此这里提出基于会话记录的Word2Vec音乐推荐算法.Word2Vec是目前最常用的文本词向量神经网络模型,这里利用Word2Vec模型学习用户音乐会话记录中相似场景的共同特点,在无明确需求场景下向用户进行个性化音乐推荐.主要工作包括会话记录推荐问题的形式化定义、基于会话记录情境下的音乐词向量模型搭建和训练、音乐词向量学习模型通过理论推导进一步验证音乐词向量提取合理性,在Last.fm真实数据集下进行实验,实验的主要设计为合理选择窗口值以及维度,获取低维、稠密歌曲词向量,利用t-分布邻域嵌入算法实现降维可视化,可以直观发现相似'语义'歌曲在二维空间紧密相连,最后,提出的方案相较于其他通用推荐算法,推荐效用性取得显著效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周莲英	江苏大学计算机科学与通信工程学院	73	250	8.0	12.0
2	周航帆	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	0	0.0	0.0