融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

• 作者: 吴海金 陈俊
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐推荐 个性化推荐 情境感知 协同过滤
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 467-471
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.18361

摘要

针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法.首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐.该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力.实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊	福州大学物理与信息工程学院	45	85	5.0	7.0
2	吴海金	福州大学物理与信息工程学院	3	3	1.0	1.0