面向互聯(lián)網(wǎng)基于相關(guān)性挖掘的音樂推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息飛速增長，用戶要從網(wǎng)上查閱到感興趣的內(nèi)容變得越來越艱難，傳統(tǒng)的搜索引擎技術(shù)已經(jīng)難以滿足用戶的需要。在這種背景下，個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。 音樂推薦系統(tǒng)是個性化推薦系統(tǒng)的一個垂直組成部分?，F(xiàn)階段國內(nèi)的門戶網(wǎng)站提供音樂推薦服務(wù)的主要有新浪和搜狐，這兩者都提供對單曲搜索的相關(guān)音樂推薦。我們認(rèn)為，單曲搜索時進(jìn)行的推薦不能全面地反映用戶的興趣和需求，加之兩者的推薦結(jié)果趨于同名歌手推薦等趨向?qū)е峦扑]的結(jié)果

2、缺乏對用戶興趣和需求的挖掘，從而使推薦的結(jié)果未能盡如人意等原因，我們需要在全方位了解用戶對音樂傾向性意見的基礎(chǔ)上，設(shè)計一個能夠全面反映用戶興趣，發(fā)掘用戶潛在需求所在的音樂推薦系統(tǒng)。 個性化推薦技術(shù)大都基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，本文在回顧總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，受到一些關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以及流頻繁項挖掘算法的啟發(fā)，結(jié)合本音樂推薦系統(tǒng)(Music Suggestion System)的實際，提出了一個行之有效的算法，并基于分布式系統(tǒng)的考量進(jìn)行