【摘 要】
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为了解决个人歌曲喜好的预测问题,提出了一种基于Cat Boost算法的预测方法.使用Spotify所提供的音乐数据集进行研究,利用Cat Boost模型的建立进行预测.实验结果表明,基于Cat Boost算法的模型个人音乐喜好预测方法预测准确度高,能够更好地利用类别信息,是机器学习在音乐推荐领域的成功应用.
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,湖北荆州434023;武警河南省总队综合信息保障中心,郑州450000
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为了解决个人歌曲喜好的预测问题,提出了一种基于Cat Boost算法的预测方法.使用Spotify所提供的音乐数据集进行研究,利用Cat Boost模型的建立进行预测.实验结果表明,基于Cat Boost算法的模型个人音乐喜好预测方法预测准确度高,能够更好地利用类别信息,是机器学习在音乐推荐领域的成功应用.
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