基于高階潛在語(yǔ)義分析的音樂(lè)推薦系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體資源數(shù)量呈爆炸性增長(zhǎng)，用戶(hù)要在如此龐大的資源中快速找到自己感興趣的資源是非常困難的。推薦系統(tǒng)就是針對(duì)不同用戶(hù)預(yù)定義的一些參數(shù)或者歷史訪問(wèn)記錄，推薦給用戶(hù)其可能感興趣的資源，提供個(gè)性化服務(wù)的系統(tǒng)。而音樂(lè)推薦系統(tǒng)也就是專(zhuān)門(mén)針對(duì)大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)的一種推薦系統(tǒng)。 由于傳統(tǒng)的音樂(lè)推薦系統(tǒng)一般只使用用戶(hù)對(duì)歌曲的打分信息，或者只利用歌曲自身的音頻特征進(jìn)行推薦，推薦的效果很難滿(mǎn)足用戶(hù)的需要，所以目前

2、對(duì)于音樂(lè)推薦系統(tǒng)的研究大部分都放在了將兩者結(jié)合的混合推薦方法。這種方法的難點(diǎn)之一就是如何從歌曲中提取出能夠影響推薦效果的特征，其次就是如何將這兩者有效的結(jié)合到一起。 本文的主要工作有以下兩個(gè)方面： (1)將潛在語(yǔ)義分析應(yīng)用在音樂(lè)推薦領(lǐng)域，使用了一種改進(jìn)的算法一高階潛在語(yǔ)義分析。該算法能將用戶(hù)對(duì)歌曲的打分信息與歌曲本身的內(nèi)容信息整合在一起，實(shí)現(xiàn)從高維數(shù)據(jù)到低維數(shù)據(jù)的映射。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證明，這種算法應(yīng)用在音樂(lè)推薦系統(tǒng)之中的效果較