国家教育部博士点基金(2009004111002)
- 作品数：3 被引量：51H指数：3
- 相关作者：闫俊林鸿飞李瑞敏刘文飞更多>>
- 相关机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于音乐基因组的个性化移动音乐推荐系统被引量：6
- 2012年
- 随着移动技术的不断发展,移动应用服务的市场前景广阔。其受限制的硬件条件,对移动应用服务的个性化提出了更高的要求。在此背景下,引入音乐基因组的概念,以用户对音乐的标注行为和社会化标签为基础,分析用户对不同音乐基因特征的偏好情况及用户兴趣,并利用不同用户之间的兴趣相似情况,构建用户之间的相邻关系,结合两方面的因素,提出了一个个性化移动音乐推荐系统。实验表明,该方法能够较好地满足移动音乐服务的个性化需求。
- 李瑞敏闫俊林鸿飞
- 关键词：个性化服务移动音乐推荐系统
- 基于标签混合语义空间的音乐推荐方法研究被引量：9
- 2014年
- 目前,音乐越来越受到人们的青睐。如何为用户推荐符合用户需求的歌曲成为了很多音乐网站、电台以及其他相关音乐媒介关心的话题。针对这个问题,该文选取了社会化标签作为推荐方法的主要依据,首先将其分别映射到流派、情感和上下文信息三个语义空间中,然后在三个空间分别计算用户和歌曲的相似度,最后通过不同方法将三个空间的相似度进行融合从而对用户进行歌曲推荐。实验表明,融合不同空间相似度的推荐方法得到了很好的效果。
- 闫俊刘文飞林鸿飞
- 关键词：社会化标签语义空间
- 基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐被引量：42
- 2014年
- 个性化推荐系统面临的难题是推荐的准确性、多样性以及新颖性,同时其数据集存在稀疏、信息缺失(如用户描述、项目属性以及明确的评分)等问题.协同标注中的标签包含丰富的个性化描述信息以及项目内容信息,因此可以用来帮助提供更好的推荐.算法以二部图节点结构相似与重启型随机游走为基础,分析音乐社交网络Last.fm中用户、项目、标签两两之间的联系,首先构建音乐间及标签间的相邻关系,初步得到音乐推荐列表和间接关联音乐集合,然后按所提算法融合结果,重新排序,得到最终推荐列表,从而实现个性化音乐推荐算法.实验表明,在该数据集上,所提方法能够满足用户对音乐的个性化需求.
- 李瑞敏林鸿飞闫俊
- 关键词：社会化标注协同过滤二部图个性化
