【摘 要】
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本文提出一种基于web挖掘的音乐流派分类方法,以Last.fm2音乐网站的用户标签为特征进行音乐艺术家的相似性比较,并依据艺术家间的相似度进行流派分类。其中,艺术家间的相似度
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心
【基金项目】
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基金申请人:倪宏;项目名称:国家“十一五”科技支撑计划“中国互动新媒体网络与新业务科技工程”;基金颁发部门:中华人民共和国科学技术部(2008BAH28B04)
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本文提出一种基于web挖掘的音乐流派分类方法,以Last.fm2音乐网站的用户标签为特征进行音乐艺术家的相似性比较,并依据艺术家间的相似度进行流派分类。其中,艺术家间的相似度通过计算标签的共现(co-occurrence)获得,音乐流派分类使用k最近邻(k-NN)方法。实验表明,使用音乐标签对音乐艺术家进行流派分类,能获得较高的准确率,本文提出的方法优于文献提出的基于web挖掘的音乐流派分类方法,将分类准确率由89.5%提高到95%。
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