个性化音乐推荐系统的设计和研究

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1、分类号学校代码10495ＵＤＣ密级公开硕士学位论文个性化音乐推荐系统的设计和研究作者姓名：李丹丹学号：1615323012指导教师：马俊学科门类：工学专业：软件工程研究方向：云计算与大数据完成日期：二零一八年一月WuhanTextileUniversityM.E.DissertationResearchonPersonalizedMusicRecommendationSystemCandidate：LiDandanSupervisor：Prof.majunTime:January2018独创性声明本

2、人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解武汉纺织大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权武汉纺织大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、

3、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月摘要目前网络上的用户，面对大量的信息很难方便快捷的找到自己需要的信息，这种现象导致的结果就是信息的利用率降低，这也就是信息过载问题。日常生活中我们使用的基本上都是传统的搜索引擎，例如百度，我们在搜索的时候，会挑选出部分自己需要的信息，但是还是有很多冗余，由此，信息过载出现在人们的生活中。信息消费者和信息创造者在这个时代会面临比较大的

4、挑战：在网络上搜索自己需要的信息是十分困难的，对于消费者来说这也是非常现实的事情，比如在任何搜索引擎上搜索关键字，基本上都会有上亿条信息，这让消费者很难找到自己需要的信息；相反，面对海量的信息出现在网站上，信息生产者也很难把自己的信息有效的展现给需要的消费者。为了解决这个问题，推荐系统产生了。推荐系统满足了信息生产者和消费者的需求，可以有效的把信息生产者的信息展现给需要它的消费者。在人们越来越追求生活质量的今天，音乐在人们的生活的娱乐方面占据了很大的比例，再加上在线音乐的快速发展，音乐推荐系统显得越

5、来越有必要。近年来，音乐推荐也受到了国内外学者的密切关注，产生了一些研究成果，当然也出现了很多知名的个性化音乐电台，如国外的著名电台Pandora和MillionSong。国内的豆瓣电台，QQ音乐等，但是其推荐结果的准确率和覆盖率都较低，缺乏个性化，很多的时候不能被用户真正的满意。据调查显示，消费者很喜欢随听随播的收听音乐的方式，而且自己主动找自己喜欢音乐的行为比较少，在消费者的收听行为中可以凸显他们的收听喜好，个性化音乐推荐系统正好可以很好的利用这一行为特点。因此，本文会根据用户的行为日志数据，结

6、合相应的算法给用户推荐他们喜欢的音乐。本文的研究主要基于协同过滤推荐算法进行。采用的实验的数据集是MillionSong，该数据集给音乐信息检索研究提供公开的高质量、高可用的数据集。本文首先对MillionSong数据集作了一个简要分析，得出用户收听音乐的特征，为系统的设计和算法实验提供依据。然后探讨了隐性反馈数据转换为评分的方法，同时完成对个性化音乐推荐系统的设计，并实现了部分功能，最后在数据集上进行个性化推荐实验。关键字：推荐系统;个性化;协同过滤算法;ItemCF;SVD算法研究类型:应用研究

7、ABSTRACTThepopularityoftheInternetandtheincreasingofinformationresources,theAtpresent,usersonthenetworkfacealargenumberofinformation,itisverydifficulttofindtheinformationtheyneedquicklyandeasily.Theresultofthisphenomenonisthattheutilizationofinformatio

8、nisreduced,whichistheproblemofinformationoverload.Inourdailylives,webasicallyusetraditionalsearchengines,suchasBaidu,andwhenwesearch,wepickoutsomeoftheinformationweneed,butthereisalotofredundancythatleadstoinformationoverloadinpeople'sl