具有多样性的在线KTV音乐推荐算法研究

【摘要】随着因特网的迅猛发展,在线多媒体娱乐被越来越多的人所接受。同时,在线KTV作为一种新兴的在线多媒体娱乐形式,受到了越来越多的关注。但是受信息过载的影响,人们在成千上万的歌曲中寻找自己的所需,变得越来越困难。有的用户由于平时熟练的歌曲不多,即使在系统中有自己会唱的歌曲,往往也很难快速发现它们；而另一些用户由于会唱的歌曲过多,进入系统后又会显得不知所措。因此使用推荐系统,帮助用户从众多的候选项目中快速地选出符合其喜好的音乐,就显得十分重要。然而,因为在线KTV系统中的分数,代表的是用户演唱水平,而非其喜好程度,所以普通的协同过滤推荐系统在这里并不适用。同时,由于情感等因素的影响,用户的翻唱具有一定的序列特性,而一般的推荐系统并不擅长捕捉这一特点。因此本文对歌曲与用户进行建模,对在线KTV音乐推荐进行了探索,主要研究内容与贡献如下：1.通过对用户历史翻唱记录的学习,捕捉了用户与歌曲以及歌曲之间的联系,提出了个性化马尔可夫映射模型,同时利用用户的长期偏好和短期偏好为用户进行在线KTV音乐推荐。2.在个性化马尔可夫映射模型的基础上提出了一个新的推荐目标函数,在推荐过程中考虑歌曲在模型空间中分布的多样性。同时由于多样性因素在推荐结果中的重要性是可调的,推荐的准确性不至于被过多影响。3.在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型和算法,可以更好地为用户进行歌曲推荐,具有多样性的推荐方法也可以有效地达到预期的结果。
【作者】吴翔；
【导师】陈恩红；
【作者基本信息】中国科学技术大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】推荐系统；在线KTV；歌曲切换；多样性；

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