| 一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法 |
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| 引用本文： | 李艳,李葆华,王金环.一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法[J].吉林大学学报(理学版),2017,55(2):371-375. |
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| 作者姓名： | 李艳 李葆华 王金环 |
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| 作者单位： | 1. 西安培华学院 中兴电信学院, 西安 710125; 2. 陕西师范大学 计算机科学学院, 西安 710119 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | LDA MURE模型 推荐算法 协同过滤 Gibbs抽样 LDA模型 |
| 收稿时间： | 2016-06-08 |
A New Personalized Music RecommendationAlgorithm Based on LDA-MURE Model |
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| LI Yan,LI Baohua,WANG Jinhuan.A New Personalized Music RecommendationAlgorithm Based on LDA-MURE Model[J].Journal of Jilin University: Sci Ed,2017,55(2):371-375. |
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| Authors: | LI Yan LI Baohua WANG Jinhuan |
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| Institution: | 1. College of ZTE Telecommunications, Xi’an Peihua University, Xi’an 710125, China；2. School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China |
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| Abstract: | Aiming at the lack of personalized music recommendation and collaborative filtering method based on music information, t hrough the analysis of the user’s listening to music data and download data, co mbined with LDA(latent Dirichlet allocation) theme mining model, we proposed a recommendation algorithm based on the LDA MURE model. Experimental results show that, compared with collabora tive filtering algorithm based on user of music works and collaborative filterin g algorithm based on music attribute item, the LDA MURE algorithm can be more effecti ve to music users recommend music works of interest. |
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| Keywords: | LDA-MURE model recommendation algorithm collaborative filtering Gibbs sampling LDA model |
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