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《2009年通信理论与信号处理学术年会论文集》2009年
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基于内容分析和点击率记录的混合音乐推荐系统

张燕  李燕萍  
【摘要】:随着网络技术不断发展,人们希望以更快捷的方式获取喜欢的音乐,功能强大的音乐推荐系统呼之欲出。目前已有的推荐方法主要依赖于点击率记录,往往局限于与样本音乐相关的少数艺术家的作品,这样的方式可以保证较高的命中率,但是推荐范围太小。此外由于新作品的点击率很低,系统基本不会推荐的新作品。而单纯基于内容的推荐系统由于特征描述的不稳定性会带来推荐成功率的降低。本文提出的基于内容分析和点击率记录的混合音频推荐系统,通过对音乐内容特征的提取和描述,结合传统推荐技术,可以在更大范围内进行音乐片段的搜索,降低作者、表演者及关联投票的限制。利用实验室采集的主观得分和主流音乐网站点击率数据进行实验,结果表明,混合推荐系统在推出新音乐的数量和推荐艺术家的多样性上大大超过了传统的方法,并且保持了较高的命中率。

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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 白亮;老松杨;陈剑赟;吴玲达;;基于支持向量机的音频分类与分割[J];计算机科学;2005年04期
3 白亮,老松杨,陈剑赟,吴玲达;音频自动分类中的特征分析和抽取[J];小型微型计算机系统;2005年11期
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 邢伟利;基于内容的音频检索技术研究与实现[D];西北大学;2004年
2 宋文静;基于隐马尔可夫模型的音频检索[D];南京理工大学;2004年
3 齐俊英;基于内容的音频检索技术的研究[D];辽宁工程技术大学;2005年
4 白亮;音频分类与分割技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
5 王娜;基于人耳主观反应的听觉特征量及其在目标识别中的应用[D];西北工业大学;2006年
6 邬显康;基于内容的音频检索技术研究与系统实现[D];西安电子科技大学;2007年
7 王超;基于小波和隐马尔可夫模型的音频分类[D];西北工业大学;2007年
8 孙庆欣;基于支持向量机的集成学习音频分类算法[D];吉林大学;2007年
9 邹益;基于内容的音频检索研究[D];南京理工大学;2007年
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1 张燕;李燕萍;;基于内容分析和点击率记录的混合音乐推荐系统[A];2009年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2009年
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