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基于Look-alike和K-means算法的音乐冷启动问题研究

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摘要 在音乐推荐领域,根据用户的行为习惯进行偏好建模并进行推荐。但是对于热度较低的音乐,由于很少有用户进行消费,几乎得不到推荐,导致系统中的马太效应越发明显,不利于音乐平台的长期发展。基于look-alike框架针对冷门音乐分别进行建模,训练周期较长,且由于样本数量少,模型效果不理想。利用K-means算法对冷门歌曲进行聚类,再投入look-alike框架进行训练,训练周期大幅度缩短,且推荐准确率更高。
作者 王屯屯
机构地区 黔南民族师范学院
出处 《电脑知识与技术》 2022年第23期1-2,7,共3页 Computer Knowledge and Technology
基金 贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2022]100号) 黔南民族师范学院校级重点项目(2020qnsyzd03)。
关键词 Look-alike kmeans 音乐推荐 冷启动
分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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参考文献3

二级参考文献38

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共引文献148

电脑知识与技术
2022年 第23期

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