基于关联规则与奇异值分解的音乐推荐系统

摘要：

在音乐推荐系统中引入了关联规则和奇异值分解两种算法.通过分析数据集得到语义词汇间的强关联规则,用来扩展能够描述歌曲典型特征的语义词汇集.根据歌曲与语义词汇集的关联程度,计算歌曲间相似度,获取推荐列表.应用SVD算法对数据集进行降维,在低维语义空间中找到能够代表歌曲的特征,利用这些特征计算歌曲间相似度,获取推荐列表.本文实现了两种算法并对比了推荐效果,为音乐推荐系统效果提升做了有益探索.

关键词：音乐推荐系统、语义词汇、关联规则、奇异值分解

所属期刊栏目：21

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20105202

在线出版日期：2013-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：17-19