【摘 要】
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[目的]利用多源信息融合构建音乐特征体系,解决音乐推荐冷启动问题,为用户提供个性化音乐推荐.[方法]采用基于多源信息融合的两段式推荐模型.通过神经网络融合多源信息,构建
【机 构】
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北京科技大学经济管理学院 北京100083
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[目的]利用多源信息融合构建音乐特征体系,解决音乐推荐冷启动问题,为用户提供个性化音乐推荐.[方法]采用基于多源信息融合的两段式推荐模型.通过神经网络融合多源信息,构建音乐特征体系,预测音乐的潜在因子向量,从而解决音乐冷启动问题,实现TopN推荐.[结果]在百万歌曲数据集上开展实验,所提出的方法与CNN模型相比,在F1值上的提升幅度达到9.13％,在RMSE、MAE上的降低幅度分别达到8.08％和3.91％.[局限]两段式推荐方法较端到端的训练有更大的局限性;此外,使用梅尔频谱训练占用内存资源较高.[结论]所提方法构建音乐特征体系,解决了音乐推荐冷启动问题,提高了音乐推荐性能.
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