| 基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐 |
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| 引用本文： | 李瑞敏,林鸿飞,闫俊.基于用户-标签-项目语义挖掘的个性化音乐推荐[J].计算机研究与发展,2014,51(10). |
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| 作者姓名： | 李瑞敏 林鸿飞 闫俊 |
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| 作者单位： | 大连理工大学计算机科学与技术学院 辽宁大连 116024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目 |
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| 摘 要： | 个性化推荐系统面临的难题是推荐的准确性、多样性以及新颖性,同时其数据集存在稀疏、信息缺失(如用户描述、项目属性以及明确的评分)等问题.协同标注中的标签包含丰富的个性化描述信息以及项目内容信息,因此可以用来帮助提供更好的推荐.算法以二部图节点结构相似与重启型随机游走为基础,分析音乐社交网络Last.fm中用户、项目、标签两两之间的联系,首先构建音乐间及标签间的相邻关系,初步得到音乐推荐列表和间接关联音乐集合,然后按所提算法融合结果,重新排序,得到最终推荐列表,从而实现个性化音乐推荐算法.实验表明,在该数据集上,所提方法能够满足用户对音乐的个性化需求.
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| 关 键 词： | 社会化标注 协同过滤 二部图 音乐推荐 个性化 |
Mining Latent Semantic on User-Tag-Item for Personalized Music Recommendation |
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| Li Ruimin,Lin Hongfei,Yan Jun.Mining Latent Semantic on User-Tag-Item for Personalized Music Recommendation[J].Journal of Computer Research and Development,2014,51(10). |
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| Authors: | Li Ruimin Lin Hongfei Yan Jun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | social tagging collaborative filtering bipartite graph music recommendation personalized |
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