摘要：个性化推荐是音乐推荐系统的核心功能。文章基于用户行为和音频特征设计了音乐推荐系统,以期达到系统推荐歌曲与用户音乐偏好完美匹配的效果。文章首先介绍了系统开发环境和整体组成架构,该系统由用户模块、用户行为模块、推荐模块构成,并对各模块功能的设计与实现方式展开了分析。在个性推荐模块,使用了基于用户社区的快速组推荐算法和音乐特征识别技术,保证了推荐结果更加符合用户的音乐偏好,提高了音乐推荐系统的应用效果。

摘要：算法推荐在大数据时代是用户获取信息的重要渠道,推荐质量关乎用户的体验态度。如今在用户基数庞大的音乐推荐系统背后,推荐质量参差不齐、用户心理感受被忽视,该领域缺乏一个通用的用户评价指标体系。因此,研究以用户心理体验为导向,在文献回顾和深度访谈的基础上,编制出适用于音乐推荐系统评价的初始量表,通过预调查和正式调查,并采用探索性因素分析、验证性因素分析等统计方法对调查结果进行检验分析,最终获取由内容性、功能性、页面设计、感知易用性、感知体验、干扰风险和质量风险七个维度构成的音乐推荐系统用户评价量表。研究进一步对网易云音乐用户的推荐系统体验态度以及相关影响因素进行探索,最后从实践角度对音乐平台推荐系统的优化方向提出建议。

摘要：随着计算机网络和多媒体技术的迅速普及,数字音乐消费已经成为人们日常生活中的常见活动,音乐推荐系统也因此成为了推荐系统和电子商务领域的一大研究热点。在对现有音乐推荐系统调研的基础上,重点研究公共环境下的混合型音乐推荐系统的设计和实现;将音乐特征和语境信息相结合,提出了一种新颖的混合型音乐推荐算法。为保证实际应用环境中音乐消费行为的灵活性,系统实现了投票和DJ两种推荐模式。该系统在实验室及实地测试中均取得了较高的用户满意度。

摘要：本文以音乐领域为例,侧重于研究如何设计推荐系统的架构,主要包括:用户和音乐数据的收集,用户行为打分,音乐推荐模型,音乐排序模型,线上和线下对比实验以及数据更新等。通过严谨的理论分析和数学公式推导,充分证明了该音乐推荐架构的合理性和有效性。该推荐架构可以根据用户历史音乐行为,为其快速精准地推荐个性化音乐。现在大部分针对音乐推荐系统的研究集中在纯理论或者应用技术层面,本文在数学理论的基础上,综合考虑现有技术提出音乐推荐架构。

摘要：在音乐推荐系统中引入了关联规则和奇异值分解两种算法。通过分析数据集得到语义词汇间的强关联规则,用来扩展能够描述歌曲典型特征的语义词汇集。根据歌曲与语义词汇集的关联程度,计算歌曲间相似度,获取推荐列表。应用SVD算法对数据集进行降维,在低维语义空间中找到能够代表歌曲的特征,利用这些特征计算歌曲间相似度,获取推荐列表。本文实现了两种算法并对比了推荐效果,为音乐推荐系统效果提升做了有益探索。

摘要：音乐在人们的生活中一直都扮演着很重要的角色,特别是在现代社会,人们在劳累工作或者情感受伤后,都会选择听自己喜欢的音乐来调节自己。随着社会的飞速发展,万物变革和创新之下,音乐软件也层出不穷,它们的发展已经逐步成熟,但同时也面临着满足更多用户需求及扩大用户使用量的问题。本文基于分析大数据的个性化音乐推荐系统来更深层次地推进全网音乐业务发展为目标,通过对推荐系统中用户所喜好的音乐和所下载的音乐量等行为做记录和研究,得出用户的偏好,由此向用户推荐适合他的音乐服务。

摘要：为了获得更高的推荐效率和更精确的推荐结果,提出了一种基于个性化多模网络模型的音乐推荐技术。以音乐音高的轮廓及整体变化的相似度判断为基础进行音乐信息检索,通过用户对资源的偏好程度构建多模网络模型,采用K-means聚类法建立最近邻用户集,以综合特征值为聚类起点对推荐的音乐资源进行排序,从而实现个性化音乐的推荐。实验结果表明,所提出的算法达到了较高的性能指标,对于各种音乐播放软件具有很强的实用性。本文提出的推荐技术,采用了个性化多模网络模型,对于其他算法来说具有一定的创新,因此,该技术对于海量音乐资源的处理及推荐具有一定的实用价值。