基于排序?qū)W習的音樂推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、音樂是人們娛樂生活的重要組成部分，也是放松休閑的重要途徑。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，音樂制作技術的提高、創(chuàng)作周期的加快以及壓縮技術的成熟，人們可以方便的將自己的音樂作品發(fā)布到網(wǎng)上，使得網(wǎng)絡上出現(xiàn)了越來越多的音樂作品?；ヂ?lián)網(wǎng)作為獲取資源的重要媒介，能為用戶提供多樣化的服務，使得人們獲取音樂的渠道越來越廣，接觸到的音樂信息越來越多。但是這也帶來了“信息過載”問題，用戶要從海量的音樂中找到自己喜歡的音樂，往往需要付出更多的時間和精力。音樂推薦系統(tǒng)

2、可以根據(jù)交互記錄發(fā)現(xiàn)個人偏好，然后從海量的音樂作品中為用戶推薦可能喜歡的歌曲，可以有效緩解“信息過載”問題。
　　基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法是推薦系統(tǒng)中兩種常用的推薦方法。音樂作品不同于文本信息，很難從音樂本身的內(nèi)容去做推薦；在使用協(xié)同過濾推薦
　　算法時，由于很少有用戶對歌曲進行直接評分，因此需要將用戶的歷史行為進行評分制轉(zhuǎn)換，這往往會丟失許多有用信息。為提高音樂推薦排名的準確性，本文研究了基于排序?qū)W習的音樂推薦

3、方法，并設計了一個基于排序?qū)W習的音樂推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)從用戶對音樂下載、收藏、或多次進行收聽行為中分析用戶對于音樂作品的偏好。根據(jù)用戶對產(chǎn)品的偏好關系和相關度為用戶給出一個排序的產(chǎn)品列表。
　　本文的主要工作包括以下幾點內(nèi)容：
　?、傺芯苛顺Ｓ玫膸追N推薦算法和排序?qū)W習算法，比較了基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法和混合推薦算法的優(yōu)缺點，以及點級、對級和列表級三種排序?qū)W習方法的應用場景，探索將排序?qū)W習方法應用到推薦系統(tǒng)中的方法和