以Web标签为基础的相似歌曲研究  

Music similarity research based on the Web tag

作　　者：刘璇[1] 许洁萍[1] 陈捷[2] 

机构地区：[1]中国人民大学信息学院,北京100872 [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875

出　　处：《山东大学学报（理学版）》2012年第5期53-58,共6页Journal of Shandong University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873098)

摘　　要：以Last.fm音乐网站上的用户标签为特征进行歌曲相似性计算研究,提出了一种基于Web标签挖掘的歌曲相似计算方法。从音乐网站Last.fm上抽取了用户标签作为音乐语义特征,通过潜在语义分析(latent semantic a-nalysis,LSA)方法对歌曲语义向量进行降维,并利用改进的K-means算法,根据音乐歌曲间的相似度对歌曲分类,完成了歌曲相似性计算。实验结果表明本文提出的基于LSA音乐语义标签模型的相似计算能取得较好的效果。A method was proposed for music classification using web tags on web mining,and the user tags made from Last.fm were used as features to study the music similarity.The web tags extracted from Last.fm were the music semantic feature.The Latent Semantic Analysis（LSA） was used for dimension reduction,and finally,according to the similarity between music,clustering results were obtained by the improved K-means.The experimental results show that the proposed method in this paper can get a better result in music classification.

关 键 词：标签 歌曲相似 LSA 降维 WEB 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]