本文關(guān)鍵詞：基于音樂(lè)特征的智能推薦方法研究

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【摘要】：當(dāng)前以音樂(lè)為代表的多媒體資源在互聯(lián)網(wǎng)上快速增長(zhǎng),用戶(hù)如何有效的獲取自己感興趣的音樂(lè)便成為了一個(gè)難題,同時(shí)當(dāng)前的音樂(lè)個(gè)性化推薦系統(tǒng)也根據(jù)不同的方式給用戶(hù)推薦音樂(lè),種類(lèi)繁多并且推薦效果良莠不齊,因此對(duì)音樂(lè)推薦的研究具有重要意義。本文從音樂(lè)自身的角度出發(fā),抽取特征并結(jié)合當(dāng)前流行的推薦方法研究并開(kāi)發(fā)智能化的推薦方式。用戶(hù)可以在實(shí)際的操作中動(dòng)態(tài)獲取推薦結(jié)果,增加了交互性和參與度,改善推薦的質(zhì)量和用戶(hù)體驗(yàn)。本文以音樂(lè)的聲學(xué)基礎(chǔ)作為切入點(diǎn),分析音樂(lè)的響度、音調(diào)、音色三個(gè)主要特征,用旋律輪廓特征表征音樂(lè)的特點(diǎn)。以常見(jiàn)的MIDI音樂(lè)作為研究對(duì)象,從分析MIDI音樂(lè)的文件的頭塊、軌道塊格式以及MIDI消息入手,抽取出5個(gè)特征量,結(jié)合音樂(lè)的名稱(chēng)、演唱者、年份、風(fēng)格和標(biāo)簽等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)共同參與特征相似度的運(yùn)算。本文接著對(duì)當(dāng)前主流的推薦方法做了一個(gè)研究,分析了推薦策略的優(yōu)缺點(diǎn),選擇協(xié)同過(guò)濾推薦方法作為音樂(lè)推薦的引擎。在分析基于用戶(hù)、基于內(nèi)容、基于模型這三種代表協(xié)同過(guò)濾策略各自局限性的基礎(chǔ)上,提出了把三種推薦方式整合并做出聯(lián)合推薦的方法。最后將特征數(shù)據(jù)、推薦引擎、聯(lián)合推薦方法結(jié)合起來(lái),給用戶(hù)提供更符合需求的結(jié)果。本文內(nèi)容分為兩大部分：MIDI音樂(lè)特征的抽取和推薦方法的研究。在對(duì)音樂(lè)特征和推薦系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上,選擇400首MIDI音樂(lè)作為研究對(duì)象,抽取出5個(gè)維度的旋律特征作為數(shù)據(jù)源,以聯(lián)合推薦的方式給用戶(hù)推薦歌曲。同時(shí)用戶(hù)對(duì)歌曲的試聽(tīng)、下載、檢索、評(píng)價(jià)的操作,都會(huì)動(dòng)態(tài)的調(diào)整用戶(hù)對(duì)歌曲的偏好程度,從而適應(yīng)用戶(hù)對(duì)歌曲的口味變化。
【關(guān)鍵詞】：MIDI 音樂(lè)特征 推薦
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 名詞解釋9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 MIDI音樂(lè)分析和推薦方法研究13-22
• 2.1 音樂(lè)聲學(xué)基礎(chǔ)13-14
• 2.2 MIDI音樂(lè)的特征14-15
• 2.3 MIDI消息15
• 2.4 旋律相關(guān)的音軌特征量15-17
• 2.5 推薦方法研究17-20
• 2.5.1 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法17-18
• 2.5.2 基于內(nèi)容的方法18
• 2.5.3 基于協(xié)同過(guò)濾的方法18-20
• 2.6 推薦方法分析對(duì)比20-21
• 2.7 本章總結(jié)21-22
• 第三章 音樂(lè)特征抽取的方法研究22-30
• 3.1 音樂(lè)特征及其表示方式22-23
• 3.2 常用處理MIDI音樂(lè)的方法23-26
• 3.3 抽取MIDI音樂(lè)旋律特征26-27
• 3.4 特征相似度的計(jì)算27-29
• 3.5 本章總結(jié)29-30
• 第四章 基于特征的協(xié)同過(guò)濾推薦方法研究30-49
• 4.1 常見(jiàn)的音樂(lè)推薦系統(tǒng)30-32
• 4.2 協(xié)同過(guò)濾的核心內(nèi)容與三種推薦策略32-38
• 4.2.1 協(xié)同過(guò)濾的核心32-33
• 4.2.2 基于用戶(hù)的CF(User CF)33-35
• 4.2.3 基于內(nèi)容的CF(Item CF)35-36
• 4.2.4 基于模型的SO(Slope One)36-38
• 4.3 推薦引擎庫(kù)APACHE MAHOUT38
• 4.4 音樂(lè)推薦過(guò)程38-44
• 4.4.1 用戶(hù)管理39-40
• 4.4.2 歌曲管理40-42
• 4.4.3 試聽(tīng)音樂(lè)并反饋42-44
• 4.4.4 做出聯(lián)合推薦44
• 4.5 結(jié)果對(duì)比與分析44-46
• 4.6 難點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)46
• 4.7 系統(tǒng)中存在的問(wèn)題與不足46-48
• 4.8 本章總結(jié)48-49
• 第五章 結(jié)論與展望49-50
• 5.1 主要結(jié)論49
• 5.2 研究展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 在學(xué)期間的研究成果53-54
• 致謝54

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本文編號(hào)：704718