基于大数据的个性化音乐推荐系统仿真

• 作者: 刘亮君 张慧芳 李家宇 邓良益 陈李想
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 个性化 推荐系统 相似度
• 年，卷（期）: 2019,（19）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 67-68,71
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文

摘要

笔者以million song dataset为音乐数据集,以taste profile为用户数据集,采用改进的基于用户喜好特征的协同过滤算法,实现了一个基于大数据的个性化音乐推荐系统.系统首先根据用户近期的听歌记录为用户生成听歌偏好模型,进而计算用户与歌曲的相似度,然后为用户推荐与其偏好最相近的歌曲.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李家宇		1	0	0.0	0.0
2	邓良益		2	1	1.0	1.0
3	张慧芳		1	0	0.0	0.0
4	刘亮君		1	0	0.0	0.0
5	陈李想		1	0	0.0	0.0