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分类号
杂志ISSN号
一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法
作者姓名:
李艳
李葆华
王金环
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
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.
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
本文献已被
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