基于用户行为的音乐推荐系统设计与实现
这是一篇关于音乐推荐系统,个性化推荐算法,协同过滤,SSM架构的论文, 主要内容为互联网与移动信息化的飞速发展,导致人们在移动终端及网络上接受到的信息越来越多。毋庸置疑,互联网已经成为人类历史上最大的信息分发中心。同时它也是一把双刃剑。面对海量的冗杂信息,用户想要获得自己感兴趣的内容反而变得越来越困难。传统的搜索引擎可以解决一部分信息过载问题,但由于搜索关键词的重复性较高,普通搜索仍然很难过滤出用户想要的信息。为了解决信息过载问题,推荐系统应运而生。泛娱乐化互联网时代的到来,使得推荐系统在音乐、电影、资讯等APP中得到广泛运用。国外的Pandora、Last.fm电台、Youtube,国内的豆瓣FM、网易云音乐等,都凭借其优秀的推荐算法获取了大量忠实用户。网络基础建设的改善使得用户有条件随时随地发现、下载、收听音乐。但用户主动搜索、发现音乐的占比近年来持续下降。精准的个性化推荐不仅可以帮助用户解决音乐获取及过滤问题,还可以帮助音乐内容服务商获取更多流量,增加收入。收集用户行为,并根据用户行为完成音乐推荐是本音乐推荐系统的重点。本系统通过收集用户收听、收藏等行为,将这些行为转化为用户对歌曲的感兴趣程度,后采取基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤技术相结合的方式完成个性化音乐列表推荐。系统采用JAVA编程语言完成后台server开发,并基于B/S架构和WEB开源框架SSM架构完成系统的设计与实现。全文根据软件开发流程,通过需求分析、系统设计、系统实现及系统测试,最终得到了能满足用户听歌需求,并根据用户行为进行个性化推荐的音乐推荐系统。
基于用户行为的音乐推荐系统设计与实现
这是一篇关于音乐推荐系统,个性化推荐算法,协同过滤,SSM架构的论文, 主要内容为互联网与移动信息化的飞速发展,导致人们在移动终端及网络上接受到的信息越来越多。毋庸置疑,互联网已经成为人类历史上最大的信息分发中心。同时它也是一把双刃剑。面对海量的冗杂信息,用户想要获得自己感兴趣的内容反而变得越来越困难。传统的搜索引擎可以解决一部分信息过载问题,但由于搜索关键词的重复性较高,普通搜索仍然很难过滤出用户想要的信息。为了解决信息过载问题,推荐系统应运而生。泛娱乐化互联网时代的到来,使得推荐系统在音乐、电影、资讯等APP中得到广泛运用。国外的Pandora、Last.fm电台、Youtube,国内的豆瓣FM、网易云音乐等,都凭借其优秀的推荐算法获取了大量忠实用户。网络基础建设的改善使得用户有条件随时随地发现、下载、收听音乐。但用户主动搜索、发现音乐的占比近年来持续下降。精准的个性化推荐不仅可以帮助用户解决音乐获取及过滤问题,还可以帮助音乐内容服务商获取更多流量,增加收入。收集用户行为,并根据用户行为完成音乐推荐是本音乐推荐系统的重点。本系统通过收集用户收听、收藏等行为,将这些行为转化为用户对歌曲的感兴趣程度,后采取基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤技术相结合的方式完成个性化音乐列表推荐。系统采用JAVA编程语言完成后台server开发,并基于B/S架构和WEB开源框架SSM架构完成系统的设计与实现。全文根据软件开发流程,通过需求分析、系统设计、系统实现及系统测试,最终得到了能满足用户听歌需求,并根据用户行为进行个性化推荐的音乐推荐系统。
移动用户行为感知的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于音乐推荐系统,用户行为感知,实时推荐,分类算法的论文, 主要内容为随着数字媒体技术的发展,网络上的数字音乐资源越来越多,使得人们难以从庞大的音乐数据库中发现自己喜欢的音乐。为了能够帮助用户找到喜欢的音乐,从而产生了音乐推荐系统。传统的推荐系统根据用户的历史收听记录构建用户兴趣模型,根据模型推荐用户没有收听过的音乐。这种方式只能反映用户长期建立的兴趣,不能感知用户短时间内的兴趣改变,而用户短时间内的兴趣变化与用户当下的行为有极大的关系。如今用户收听音乐的客户端已经由PC端转向移动端,而移动端的智能设备通常都配有传感器,通过分析传感器数据,可以随时随地分析获得用户当前的行为,为推荐系统结合用户行为感知提供了可能性。本文针对移动用户行为感知与音乐推荐系统的结合方式进行研究,得到了以下研究成果:(1)提出以歌单为单位,通过对歌单进行语义分析,将用户歌单内收藏的音乐自动标注用户行为标签。该方法计算歌单描述与用户行为之间的语义相似度,通过语义相似度表示该歌单内的音乐与用户行为之间的匹配程度。(2)提出了基于WordNet的语义相似度计算算法。传统的基于WordNet语义相似度算法都以WordNet中名词的组织结构为基础,本文以WordNet动词的组织结构为基础,基于两个概念在动词语义树中的相对位置计算两个概念之间的相似度。(3)提出使用分类算法实现用户行为的预测,该方法通过学习传感器数据,学习分类模型,通过分类模型预测用户行为。本文使用朴素贝叶斯,kNN,决策树分类算法进行对比实验,实验表示使用分类算法对传感器进行分类来达到预测用户行为的目的准确率较高,是一种可行的方法。(4)为了能够根据相同用户行为下不同的音乐兴趣来生成不同的推荐结果,本文提出了基于聚类的用户协同过滤推荐算法,该算法首先对相同用户行为下的收藏行为进行聚类,得到用户聚类中心偏好矩阵,之后以该矩阵为基准,生成推荐结果。(5)最后本文结合以上方法,提出了一种实时的推荐架构,该架构可以实时感知用户的兴趣变化,得出推荐结果。本文以该架构为基础,实现了原型系统。
车载音乐推荐系统研究
这是一篇关于用户偏好,驾驶交通量,音乐推荐系统,个性化推荐算法,协同过滤的论文, 主要内容为在驾驶过程中收听音乐是驾驶人常见的驾驶行为之一,驾驶员常常通过收听音乐缓解驾驶疲劳感和驾驶压力感。但是在不同的驾驶情况下,不同类型的音乐对驾驶员的影响并不相同。目前,绝大部分在驾驶过程中使用的音乐推荐系统与普通的音乐推荐系统并无差异,都是仅仅考虑到用户的音乐偏好,利用用户的历史使用记录推测用户的音乐偏好,并基于该音乐偏好完成音乐推荐。很少有音乐推荐系统考虑到在不同的驾驶路况下,收听不同类型的音乐会给驾驶员的驾驶行为带来不同的影响。基于这个问题,本文提出构建一款包含两种不同音乐推荐模块的车载音乐推荐系统,这两种推荐模块分别是基于用户偏好的音乐推荐模块和基于驾驶交通量的音乐推荐模块,驾驶员可以根据驾驶过程中自身需要选择不同的音乐推荐模块,从而提高驾驶绩效,并获得更好的驾驶体验感。本文主要研究成果如下:1.在基于驾驶交通量的音乐推荐模块部分,分析研究了音频信号处理方法和分类算法。通过对多种音频特征和机器学习分类算法进行分析比较,最终选取梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为音乐类型分类器提取的音频特征,利用“1-V-R”SVM多类分类方法构建了音乐类型分类器。此外,利用标注实验对普通用户主观音乐类型分类进行研究,根据实验结果构建普通用户主观音乐类型分类数据集,然后,利用音乐分类器对实验中获取的普通用户主观音乐类型分类数据集和GTZAN数据集进行准确率计算,根据分类准确率选择车载音乐推荐系统中音乐类型分类器的训练数据。另外,为了研究在不同驾驶交通量情况下,音乐类型对驾驶员认知行为的影响,利用心理学实验对在不同注意负荷条件下音乐类型对个体认知行为的影响进行研究,根据实验结果分析获取在不同注意负荷条件下能够帮助提高反应绩效的音乐类型。最后,基于实验分析结果,结合音乐类型分类器,设计与研究了基于驾驶交通量的音乐推荐方法。2.在基于用户偏好的音乐推荐模块方面,对用户偏好进行理论分析,并对多种主流推荐算法进行分析研究。根据分析结果,选择了基于用户的协同过滤推荐算法搭建基于用户偏好的音乐推荐模型。在音乐推荐模型搭建过程中,通过收集用户在使用系统过程中的行为数据构建用户-音乐评分矩阵,并利用余弦相似性计算公式计算用户间的相似度,根据相似度排序,从相似度高的用户记录中选择获取目标用户的推荐列表,最终实现基于用户偏好的音乐推荐。3.在车载音乐推荐系统设计与实现部分,在基于驾驶交通量的音乐推荐方法和基于用户偏好的音乐推荐模型的研究基础上,对系统进行需求分析、总体设计与界面设计,并利用JAVA语言编程实现车载音乐推荐系统的搭建。4.在系统测试部分,用黑盒测试方法对实现的车载音乐推荐系统进行功能测试,测试结果显示系统功能运行正常,符合开发预期。
一种基于神经网络的音乐推荐模型
这是一篇关于音乐推荐系统,循环神经网络,门控循环单元,简单循环单元的论文, 主要内容为近十年来,全球录制音乐市场收入稳步增长,流媒体音乐平台成为了整体增长的关键驱动因素。随着音乐创作数量的激增和内容获取难度的下降,许多音乐爱好者面临着音乐选择困难的问题,如何为音乐爱好者推荐符合他们偏好的音乐,建立有效的音乐推荐系统,成为了流媒体音乐平台的核心问题。本文针对音乐推荐中的短期推荐问题,以混合神经网络算法为基础,建立基于音频内容的音乐推荐模型来挖掘用户收听列表中音乐的时序依赖关系和内部相关性,从而探索用户此刻的情境和情感状态,为用户推荐合适的下一首音乐。本文的主要研究内容包括:(1)通过提取音频信息的倒谱特征、时域特征和能量特征,利用嵌入式技术将它们与音频的结构化特征拼接成为歌曲特征矩阵,再通过卷积神经网络提取出含有丰富特征信息的歌曲一维特征向量;(2)以两种带有门控结构的循环神经网络模型和自注意力机制为基础,建立了BGRU-SA和BSRU-SA两种音乐推荐模型,用于挖掘用户收听列表中的时序依赖关系和自相关性,并使用召回率和平均倒数排名两个指标评价模型的效果,实验结果显示两种模型的推荐效果均明显高于传统模型和未引入自注意力机制的原模型;(3)对两种改进模型在多个数据集上进行多指标的效果比较,分析结果显示BGRU-SA模型有更高的预测成功率但训练速度较慢,适用于数据质量不高,或对训练速度要求不高的场景,而BSRU-SA模型有更快的训练速度但对数据依赖较大,适用于数据质量较高,或者对训练速度要求较高的场景。本文设计的音乐推荐模型利用基于多种神经网络类型的改进模型来分析用户收听列表中歌曲的内容信息,探索用户此刻的情景和情感状态,为其推荐下一首歌曲,达到了较好的推荐效果,具有一定的应用价值。同时,探索了带门控结构的循环神经网络在音频信息特征训练上的潜力,发现其引入了自注意力机制之后有不错的表现,为以后的深入和拓展研究提供了参考。
基于行为序列和特征的音乐推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐算法,用户行为序列,特征组合,注意力机制,音乐推荐系统的论文, 主要内容为近些年,随着互联网技术的飞速发展,不可胜言的信息量给人们获取确定信息带来了前所未有的挑战和困难,这种现象被称之为信息过载。直到推荐系统的出现,此问题才得到了有效改善。目前推荐系统发展迅速,各种推荐算法层出不穷。尤其是随着深度学习在图像处理等方面的广泛应用,人们自然而然地将其应用到了推荐系统中,从而更有效地缓解了信息过载问题,加快了信息筛选的速度。当下推荐系统成为了业界的关注热点,被应用到了包括音乐在内的多个领域。好的音乐推荐系统可以更好地为用户提供服务,减少用户筛选时间,为用户与平台创造更高的价值。因此国内外众多目光都聚焦在音乐推荐之上,并对其进行了大量的研究,也产生了大批成果,但和其他类型的推荐相比,具有独特性的音乐推荐主要通过隐式的方式来获取用户偏好,灵活性较强。过往的方法由于其局限性,效果有待提高,是以人们也将深度学习应用到了音乐推荐中。基于此,本文对现有的基于深度学习的时序推荐模型从不同角度进行了改进,并结合实际,将其应用于音乐推荐系统之中。本文的主要工作如下:(1)提出了DIAFN(Deep Interest and Attentional Factorization machines Network)模型。该模型以深度兴趣网络为基础,使用双路并行结构引入基于注意力的因子分解机模型,使用户行为序列实现低阶特征之间的有效组合,实现既能提取低阶特征、又能提取高阶特征的信息,捕捉多种层次的交互行为,使模型能够更好地学习到用户的兴趣特征,并获取更加丰富、精准的行为依赖信息;该模型还设计了一种新的注意力计算方式,通过使用任意两个向量的余弦相似度和模长差绝对值之间的关系来计算其相似性权重,可以更有效地学习到任意两个向量间的关系,提高模型的可解释性。(2)提出了DICN(Deep Interest and Compressed interaction Network)模型。该模型同样以深度兴趣网络为基础,融合了压缩交互网络,充分挖掘了高阶特征间的关系,突出特征交叉的重要性,使模型同时结合了显式向量级和隐式元素级特征组合,从而充分挖掘物品组合特征的潜在信息。在此基础上,使用新的注意力计算方式,再次验证其有效性。(3)选取多个常用公开数据集和本文私有数据集,分别与先进模型进行大量对比实验,通过实验结果来验证模型的有效性和实用性。最后结合实际场景,设计开发了个性化音乐推荐系统,并将本文提出的模型应用到其中。总而言之,本文主要结合了实际音乐推荐场景,从不同角度设计并实现了基于深度学习的时序推荐模型,有效地提升了模型效果,并在个性化系统中得以验证,具有一定的现实意义。
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