基于协同过滤和对象模型的音乐推荐系统研究
陈继腾
陈平华
1.广东工业大学计算机学院 广州 5100062.广东工业大学计算机学院 广州 510006
摘要：传统的音乐推荐方法在面对诸如新用户,新音乐以及评分稀疏等问题时处理的不够好.基于此,论文提出一种在使用协同过滤算法的基础上融合对象模型的方法.为了解决新用户问题,使用用户画像结合基于用户的协同过滤方法来预测未知评分;为了解决评分稀疏和新音乐问题,未知评分由音乐标签的评分来初始化,然后使用基于商品的协同过滤方法来挖掘用户的偏好.实验结果表明该方法在均方根误差方面比传统的方法具有更好的推荐效果.
关键词：协同过滤音乐推荐用户画像评分稀疏
分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61572144)广东省科技计划(2016B030306002)广东省科技计划(2015B010110001)广东省科技计划(2017B030307002)
论文发表日期：2020-08-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1892-1896,1918 )
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