[发明专利]基于上下文预过滤的实时音乐推荐方法无效
| 申请号： | 201310438728.8 | 申请日： | 2013-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN103559197A | 公开（公告）日： | 2014-02-05 |
| 发明（设计）人： | 卜佳俊;王学庆;李平;陈纯;何占盈;王灿;吴晓凡 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于上下文预过滤的实时音乐推荐方法，依据用户的历史数据，针对每个在线活跃用户进行以下操作：首先，提取所有用户的历史数据（如用户听音乐的时间、场所和天气等），构建“用户-音乐-上下文”三元数据模型，并针对每个用户建立由音乐和上下文组成的个人记录集合；其次，构造用户K近邻的当前上下文相似记录集合，从而将三元数据模型转化为用户和音乐组成的二元模型；最后，采用基于模糊聚类的协同过滤算法预测用户对不同音乐的偏爱程度。本发明的优点在于：充分考虑上下文信息，推荐更符合用户偏好、当前心情和周围环境的音乐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 上下文 过滤 实时 音乐 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.基于上下文预过滤的实时音乐推荐方法，该方法的特征在于获取用户使用音乐服务的历史数据后，针对当前在线活跃用户进行以下操作： 1）提取所有用户的历史数据，构建“用户-音乐-上下文”三元数据模型，并针对每个用户u建立的音乐和上下文组成的个人记录集合Pu；2)对每个当前活跃用户ua，根据其个人记录集合![]()
利用余弦相关性评估历史记录中的上下文与当前上下文c的相似度，构造出K近邻的当前上下文相似记录集合S(c)；3）利用S(c)将“用户-音乐-上下文”三元数据模型转换成“用户-音乐”二元数据模型； 4）采用基于模糊集划分的协同过滤算法，预测每个当前活跃用户ua对所有音乐的评分。
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