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题名基于关联规则与奇异值分解的音乐推荐系统
被引量：3
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作者
徐淮杰
张二芬
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《电子设计工程》
2013年第1期17-19,共3页
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基金
江苏省自然科学基金(BK20105202)
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文摘
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。
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关键词
音乐推荐系统
语义词汇
关联规则
奇异值分解
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Keywords
music recommender system
semantic word
association rules
singular value
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于内容的音乐语义特征描述方法
被引量：2
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作者
张二芬
徐淮杰
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《电子设计工程》
2013年第1期31-33,共3页
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基金
江苏省自然科学基金(BK2010520)
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文摘
提出了一种基于内容的音乐语义特征描述方法。该方法通过提取音乐文件的低层音频特征参数,使用通俗易懂的关键词来描述音乐的高层语义特征,利用混合高斯模型(GMM)对每一个关键词进行训练来生成该类歌曲的模板,完成低层音频特征参数到高层语义特征的映射,最终完成音乐语义特征的关键词描述。本方法能够应用于基于内容的音乐检索、音乐推荐等领域,具有很强的通用性。
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关键词
混合高斯模型
语义特征
音乐检索
基于内容的音乐推荐
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Keywords
Gaussian mixture model
semantic characteristics
music retrieval
music recommendations based on the content
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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