【摘 要】
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针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法.首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571129)
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针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法.首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐.该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力.实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.
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