基于协同过滤和音乐情绪的音乐推荐系统研究  

Research on Music Recommender Systems Based on Collaborative Filtering and Music Emotion

作　　者：李卓远[1] 曾丹[1] 张之江[1] 

机构地区：[1]上海大学通信与信息工程学院,上海200072

出　　处：《工业控制计算机》2018年第7期127-128,131,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：互联网和多媒体技术的迅速普及,使音乐推荐系统成为了推荐领域的一大研究热点。研究音乐推荐系统中常用的算法:基于用户和基于物品的协同过滤推荐算法,探讨如何提高音乐推荐质量。由于音乐本身旨在表达人类的情绪,音乐推荐还应该体现情绪相关的因素。还研究建立音乐情绪模型,作为推荐算法的隐式评分。该研究有助于提高音乐推荐系统的实用性,相关成果也对将音乐推荐系统运用在情绪调节、心理治疗领域起到借鉴作用。This paper studies the common algorithms in music recommendation system:user collaboration filter and item collaboration filter,and study how to improve the quality of music recommendation system.As music is intended to express emotions,emotion factor should be reflected in music recommender systems.This paper also studies how to establish the model of music emotion,and convert to implicit rating in recommendation algorithm.The study is helpful to improve the practicality of the music recommendation system.The related research results can be referenced in applying the music recommendation system in emotion regulation and psychotherapy.

关 键 词：音乐推荐 推荐系统 推荐算法 协同过滤 音乐情绪 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]