[发明专利]一种基于时间驻留与状态驻留混合模型的音乐推荐方法在审
申请号: | 202110368942.5 | 申请日: | 2021-04-06 |
公开(公告)号: | CN113220929A | 公开(公告)日: | 2021-08-06 |
发明(设计)人: | 王妍;杨本臣 | 申请(专利权)人: | 辽宁工程技术大学 |
主分类号: | G06F16/635 | 分类号: | G06F16/635;G06N3/04 |
代理公司: | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人: | 韩登营 |
地址: | 123000 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于时间驻留与状态驻留混合模型的音乐推荐方法,将传统隐马尔可夫模型的五元素扩展为七元素,在用户与音乐交互的行为信息中计算并预测下一时刻用户可能感兴趣的音乐,构成用户偏好列表。利用SVD矩阵分解算法从用户评分矩阵中提取用户偏好向量,同时利用卷积神经网络挖掘歌曲音频信号的潜在特征结合embedding层融入长短期记忆人工神经网络LSTM提取出歌曲标签特征,得到的音乐潜在特征向量与用户偏好向量进行训练,将二者一同训练得到候选列表。最后利用评级函数将两个列表重新排序,得到多样化最优推荐列表。本发明不仅提高了推荐的准确性,有效地解决信息过载,同时缓解了推荐系统中存在的冷启动等问题,提高了推荐的多样性与鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 时间 驻留 状态 混合 模型 音乐 推荐 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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