基于排序学习的音乐检索方法研究与实现

基于排序学习的音乐检索方法研究与实现

ID:37062529

大小:3.23 MB

页数:98页

时间:2019-05-16

基于排序学习的音乐检索方法研究与实现_第1页
基于排序学习的音乐检索方法研究与实现_第2页
基于排序学习的音乐检索方法研究与实现_第3页
基于排序学习的音乐检索方法研究与实现_第4页
基于排序学习的音乐检索方法研究与实现_第5页
资源描述:

《基于排序学习的音乐检索方法研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、硕士学位论文基于排序学习的音乐检索方法研究与实现作者姓名郭泽豪学科专业信息检索指导教师王振宇教授所在学院软件学院论文提交日期2018年5月ResearchandApplicationofMusicRetrievalonLearningtoRankADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:GuoZehaoSupervisor:Prof.WangZhenyuSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号:TP3学校代号:105

2、61学号:201520134453华南理工大学硕士学位论文基于排序学习的音乐检索方法研究与实现作者姓名:郭泽豪指导教师姓名、职称:王振宇教授申请学位级别:硕士学科专业名称:软件工程研究方向:信息检索论文提交日期:论文答辩日期:学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:答辩委员会成员:主席:刘琼委员:王振宇、应伟勤、杨磊、朱映波摘要随着移动互联网和多媒体技术的发展,多媒体资源面临着爆炸式增长,其中移动音乐以其独特的形态受到研究学者的广泛关注。面对海量的移动音乐,如何理解用户的信息需求,提供满意的排序结果是音乐检索的重点。音乐检索属于信息检索

3、领域的范畴。虽然信息检索领域已经有成熟的研究理论和成果,但是研究音乐排序问题的成果很少。音乐检索系统与其他信息检索系统不同,它具有较强的领域色彩。对于音乐排序来说,通常需要考虑的相关性特征很多,比如歌曲是否是混音、是否是翻唱版本都是影响排序的重要特征,通过简单的检索模型以及人工调参来拟合相关性公式的方式很难得到令人满意的排序结果。针对音乐检索系统的排序问题,本文提出基于排序学习的音乐检索方法研究与实现。本文主要包括以下几点研究工作:1)设计一种基于用户行为分析的热度模型。通过考虑用户行为的特性,计算歌曲以及歌手的热度,并设计一种热度缓存

4、策略来解决日志稀疏性问题。2)基于音乐产品的业务需求和用户的信息需求,本文通过构造用户查询请求参数来表达用户的查询意图。实现以字段为中心的检索,并设计一种人工规则融合排序学习的检索策略来处理不同的返回结果。3)对于某公司提供的真实用户日志进行预处理,针对用户点击的位置偏差和信任偏差问题,提出一种基于歌曲点击次数、点击位置以及点击信任度的点击模型来挖掘用户点击日志中的隐反馈信息,生成高质量的相关性标注。4)从用户信息需求以及音乐产品运营需求角度出发,本文通过特征工程得到查询本身、歌曲本身以及查询与歌曲之间的特征,从而得到排序学习算法的训练

5、集;5)研究并实现RankNet、ListNet、RankSVM、LambdaMART以及RankBoost五种经典的排序学习算法,并通过实验验证不同的排序学习算法在不同实验数据集上的性能差异。基于以上研究,本文设计并实现了基于排序学习的音乐检索系统,并通过接入某音乐产品后的线上效果来验证本文研究成果的实际应用价值。关键词:排序学习;音乐检索;热度模型;相关性IAbstractWiththedevelopmentofmobileInternetandmultimediatechnology,multimediaresourcesaref

6、acingexplosivegrowth,andmobilemusiciswidelyconcernedbyresearchersinitsuniqueform.Inthefaceofmassivemobilemusic,howtounderstandusers'informationneedsandprovidesatisfactoryrankingresultsisthefocusofmusicretrieval.Musicretrievalbelongstothefieldofinformationretrieval.Althou

7、ghtherearematureresearchtheoriesandachievementsinthefieldofinformationretrieval,therearefewachievementsinmusicrankingresearch.Musicretrievalsystemisdifferentfromotherinformationretrievalsystems.Ithasstrongcolorinthefield.Formusicranking,therearealotofrelevancefeaturestha

8、tneedtobeconsidered,forexample,whetherthesongisremixandwhetheritisacoverversionarebothimportantrankingf

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。