面向推荐系统的音乐内涵空间建模研究

针对现有音乐推荐系统中音乐情感分析方法很难满足用户情感需求的问题,提出音乐内涵空间方法分析音乐情感。该方法选取音乐力度、速度、音强等表现要素,基于两极尺度的语义,构建音乐内涵空间。通过音乐内涵空间表示音乐情感,减少了音频特征客观水平与主观情感范围之间的差距,解决了情感标签标注音乐中由于用户情感经历不同造成的对音乐情感标注的主观差异性问题。在10 672条音乐评价数据集上,采用Kendall’s tau距离进行有效性验证,与基于情感标签推荐相比,实验结果表明,基于音乐内涵空间推荐音乐能较好地满足用户的情感需求。     

融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法

针对用户情境信息,提出一种融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐算法. 首先,通过计算用户情境信息的相似度,由协同过滤算法得到初始音乐推荐列表;然后通过机器学习算法训练分类模型,得出用户在特定情境下的音乐类型偏好;最后将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,为特定情境的用户提供个性化音乐推荐. 该算法不仅有效地降低了推荐过程的复杂度,还使传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力. 实验结果表明,该方法可以有效地提高个性化音乐推荐系统的性能.     

基于在线客户情绪能量感知的商品推荐算法

为了解决基于传统数据挖掘方法的电子商务推荐算法时效性差、准确度不高的问题，提出了基于情绪能量感知的推荐算法。该算法能实时判断在线用户的购买倾向；通过情感能量匹配技术，对商品特征进行分类，并与用户情绪状态进行匹配。理论性能分析和实验证明，该算法较之传统方法具有较高的匹配准确度、较好的时效性和用户满意度。     

基于情景感知的移动电商用户-项目聚类协同过滤推荐算法

针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础上,首先基于用户-项目-情景数据模型,构建用户项目类型偏好矩阵,并对评分矩阵填充优化,然后基于情景相似度对用户和项目进行聚类,以用户的评分矩阵和聚类结果为输入,执行UIC-CF算法完成Top-N项目推荐.基于LDOS-CoMoDa数据集,对UIC-CF算法和其他两种算法的对比实验,结果显示本文给出的算法均方根误差最小,准确率值显著提高,表明UICCF算法不仅有效,且具有进一步优化利用的前景.     

基于HMM与张量分解的两阶段个性化推荐模型与应用*

针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好的提取过程抽象为一个HMM模型,来进行第一阶段的用户偏好集学习与推理。然后在此基础上,引入用户的实时上下文信息,构建了一种融入用户实时偏好的张量模型,并基于一种改进的高阶奇异值分解算法来处理高维稀疏的数据集,对模型进行优化求解,生成最优推荐集合。实验设计在3个具有不同特征的真实数据集上将HHRA算法与传统经典推荐算法进行对比分析,结果显示HHRA算法具有较好的适应性和推荐质量。     

基于隐马尔科夫模型(HMM)与张量分解的两阶段个性化推荐模型与应用

针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好的提取过程抽象为一个HMM模型,来进行第一阶段的用户偏好集学习与推理。然后在此基础上,引入用户的实时上下文信息,构建了一种融入用户实时偏好的张量模型,并基于一种改进的高阶奇异值分解算法来处理高维稀疏的数据集,对模型进行优化求解,生成最优推荐集合。实验设计在3个具有不同特征的真实数据集上将HHRA算法与传统经典推荐算法进行对比分析,结果显示HHRA算法具有较好的适应性和推荐质量。     

基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法

随着互联网的普及以及音乐库的高速更新换代,用户对音乐的需求变得越来越大,传统的推荐算法已经无法满足用户及时准确地寻找到所喜欢的音乐.因此,针对传统音乐推荐算法的不足,通过对协同过滤推荐算法的分析,提出基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法.与传统推荐算法及部分相关推荐算法比较,加权融合推荐算法计算出的推荐结果可以更高效快速地将用户感兴趣的音乐推荐出来.     

融合上下文感知计算的协同过滤算法

将上下文感知信息融合到项目的相似度计算中,提出了一种结合上下文感知计算的协同过滤算法.以个性化音乐推荐为例,对用户及音乐的上下文信息进行分析,为用户进行个性化推荐,在公开的音乐数据集上进行实验,结果显示该算法提升了推荐精度,验证了算法的有效性.     

基于文本相似度算法的融合推荐系统的设计与实现

针对目前各类推荐系统存在推荐商品的用户满意度不理想和用户依赖程度比较低的问题,该文从用户的评分和行为两个角度,构建了将传统基于用户的协同过滤算法和文本相似度算法进行融合的改进算法模型,使推荐系统从用户角度进行推荐,并且实时更新,从而有效提高用户满意度和用户的依赖程度。     

基于情感的家庭音乐相册自动生成研究

随着互联网以及社交网络的发展,电子相册逐渐成为应用广泛的基础服务之一,而如何提高相册的用户体验变得尤为重要.本文提出基于情感的家庭音乐相册自动生成研究,旨在解决为用户喜爱的音乐自动推荐与其情感表达相近的相册图片问题.本文从音乐和图像蕴含的情感出发,音乐上选取梅尔频率频谱系数(MFCC)和相关谱感知线性预测(RASTA-PLP)特征,图像上选取比较直观的颜色特征.在算法上使用了核化典型相关分析(KCCA)方法,该算法解决了图像特征与音乐特征之间异构和跨模态的特征融合问题,实现了音乐相册的自动生成.在实验中,客观评测结果表明,采用KCCA方法在查准率方面高于纯CCA方法;在主观评测中KCCA获得69.45%的满意度,与人工推荐的评价结果(78.09%)比较接近,高于随机推荐和CCA方法的满意度.     

一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法

针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品.     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

基于二分网络社团划分的推荐算法

传统的基于用户的协同过滤(User-based CF)推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法(RACD).首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.     

Trust-based context-aware mobile social network service recommendation

The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network (MSN). Meanwhile, MSN is susceptible to various types of anonymous information or hacker actions. Trust can reduce the risk of interaction with unknown entities and prevent malicious attacks. In our paper, we present a trust-based service recommendation algorithm in MSN that considers users’ similarity and friends’ familiarity when computing trustworthy neighbors of target users. Firstly, we use the context information and the number of co-rated items to define users’ similarity. Then, motivated by the theory of six degrees of space, the friend familiarity is derived by graph-based method. Thus the proposed methods are further enhanced by considering users’ context in the recommendation phase. Finally, a set of simulations are conducted to evaluate the accuracy of the algorithm. The results show that the friend familiarity and user similarity can effectively improve the recommendation performance, and the friend familiarity contributes more than the user similarity.     

基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统的研究

由于缺乏足够的反映用户兴趣的知识,以及巨大的在线计算量,导致互联网上现有文章自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性的问题.针对以上问题,提出了一种基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统,利用机器学习的方法隐式地获取用户模型,并根据用户模型为用户提供个性化的文章自动推荐服务.该系统包括离线用户模型及用户群获取子系统和在线个性化文章推荐子系统两大部分,前者对文章进行聚类形成聚类兴趣点,构建基于聚类兴趣点的用户模型,并根据用户兴趣聚类形成各兴趣点的用户群;后者对待推荐文章进行分类,搜索到其所属的兴趣点,向该兴趣点的用户群进行主动推荐.理论分析和实验结果表明,该系统能够显著提高有效性和在线响应速度.所述的设计思想和技术也适用于其它互联网个性化信息自动推荐系统.     

基于情感语义的个性化推荐研究

把情感语义引入了推荐系统,设计了基于情感语义的推荐系统模型.通过发现商品潜在的情感因素并对顾客情绪进行识别,提出了由情感匹配程度计算情感支持度的方法,给出了情感与关联规则挖掘结合的个性化推荐算法.实验验证了研究的可行性和有效性.     

社会化标签语义相似度的协同过滤算法

为解决传统的协同过滤算法不能准确理解用户的喜好,影响推荐准确率和推荐效果,提出基于社会化标签语义相似度的协同过滤算法.算法以标签语义相似度为基础,将项目资源和相关标签的语义信息纳入,显著提高了推荐系统的预测性能.研究结果表明:与以具体评分数据为基础的算法相比,该算法较好地解决了词相似度和句子相似度计算问题,推荐准确度和性能较以往的协同过滤算法有明显提高,改善了推荐效果.     

基于网络信息的混合推荐算法研究

为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析,再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过 实 践 证 明,该 算 法 在 推 荐 的 准 确 率 和 召 回 率 方 面 表 现 良 好,对 用 户 偏 好 的 预 测 效 果 良好,是有效的推荐方法。     

用户聚类和多最小支持度关联规则的推荐系统

在几种流行的推荐算法的基础上,本文提出了一种新的融合用户聚类和关联规则的算法来改善推荐效果。该算法在经典的关联规则算法Apriori基础上引入多最小支持度的概念,并在关联规则算法之前进行用户聚类,在聚类算法中使用了包含字符属性的混合属性距离函数,提高聚类效果。在此算法的基础上,设计并实现了一种新的基于图书馆的推荐系统。实验证明该算法改善了数字图书馆中新书的推荐质量,去除了部分只含高浏览量图书的无意义规则,并趋向于发现相近种类图书的关联性。