论文摘要
针对用户的个性化音乐欣赏需求,兼顾用户所处的特定场景,提出了一种集成协同过滤与隐马尔可夫模型的音乐推荐算法（CF-HMM）。以用户行为为参考维度,基于用户历史行为,优化用户相似度及其计算;综合考虑用户上下文信息和历史行为建立隐马尔可夫模型,并获取最大音乐类别概率序列;融合最大音乐类别概率序列与相似用户偏好,实现目标用户的多样化音乐推荐。真实数据集的实验结果表明,提出的推荐算法是有效的。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩丽,杨青,陈奕衡,张敬伟
关键词: 用户上下文,音乐类别,隐马尔科夫模型,概率序列,多样化推荐
来源: 桂林电子科技大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61462017,61862013,61662015),广西自然科学基金(2017GXNSFAA198035)
分类号: TP391.3
DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.06.006
页码: 460-465
总页数: 6
文件大小: 193K
下载量: 77
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