电信科学
電信科學
전신과학
Telecommunications Science
2015年
10期
115-123
,共9页
音乐推荐%音乐子人格%社交网络%情感分析%数据稀疏性
音樂推薦%音樂子人格%社交網絡%情感分析%數據稀疏性
음악추천%음악자인격%사교망락%정감분석%수거희소성
music recommendation%music sub-personality%social network%sentiment analysis%data sparsity
为了可以实时推荐符合人们情感状态的音乐,提出了一种融入音乐子人格特质的社交网络行为分析的音乐推荐算法,该算法通过分析用户发表在微博等社交媒体上的状态,计算用户在该情感状态下对音乐的偏好程度;选择在该情感状态下音乐偏好相似的最近邻用户,最后融入音乐子人格特质进行偏好度计算,为用户推荐最适合其情感状态的音乐.实验结果表明,该算法可以缓解用户数据稀疏性对推荐结果的影响,能够提高推荐系统的推荐质量.
為瞭可以實時推薦符閤人們情感狀態的音樂,提齣瞭一種融入音樂子人格特質的社交網絡行為分析的音樂推薦算法,該算法通過分析用戶髮錶在微博等社交媒體上的狀態,計算用戶在該情感狀態下對音樂的偏好程度;選擇在該情感狀態下音樂偏好相似的最近鄰用戶,最後融入音樂子人格特質進行偏好度計算,為用戶推薦最適閤其情感狀態的音樂.實驗結果錶明,該算法可以緩解用戶數據稀疏性對推薦結果的影響,能夠提高推薦繫統的推薦質量.
위료가이실시추천부합인문정감상태적음악,제출료일충융입음악자인격특질적사교망락행위분석적음악추천산법,해산법통과분석용호발표재미박등사교매체상적상태,계산용호재해정감상태하대음악적편호정도;선택재해정감상태하음악편호상사적최근린용호,최후융입음악자인격특질진행편호도계산,위용호추천최괄합기정감상태적음악.실험결과표명,해산법가이완해용호수거희소성대추천결과적영향,능구제고추천계통적추천질량.
