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摘要:
随着数字音乐的蓬勃发展,为用户提供自动生成的连续播放列表已成为大型音乐平台的重要服务方式之一.传统的基于马尔可夫链的音乐推荐模型在音乐空间向量嵌入的过程中忽略了很多有价值的信息,比如音乐的特征值、用户的偏好值等.考虑到用户在某一时间段或某一情景会话听同一种类型的音乐的可能性极大,故在马尔可夫链的音乐推荐模型的基础上考虑了音乐特征值对音乐嵌入位置的影响,提出了一种基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型.该模型根据用户真实的历史播放列表进行训练,生成最符合用户当前会话场景的音乐播放列表.通过实验验证了基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型相较于传统的基于马尔可夫链的音乐推荐模型所推荐的音乐具有更高的相似性,即更符合用户当前场景需要.
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文献信息
篇名 基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 音乐播放列表 音乐特征值 推荐系统 空间嵌入模型
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 144-148
页数 5页 分类号 TP31
字数 4706字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.11.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何丽 北方工业大学计算机学院 36 46 4.0 4.0
2 于洋 北方工业大学计算机学院 5 13 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
音乐播放列表
音乐特征值
推荐系统
空间嵌入模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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