基于知识图谱的个性化音乐推荐系统设计与实现

本文基于知识图谱技术设计了个性化音乐推荐系统。该系统由用户端、管理端、服务端以及数据库组成。用户完成注册并登录系统后,可以通过输入关键词等方式检索对应的歌曲和歌单,并将其添加收藏,管理员可查看并编辑用户信息。当用户再次登录该系统时,系统会根据之前用户的操作行为向用户精准推送个性化的歌曲和歌单,并在网站主页上显示。从测试情况来看,该系统的音乐推荐、歌曲搜索、歌曲收藏等基本功能可以实现,系统各项操作的平均响应时间均在1 s以内,使用体验较好。

基于大数据的个性化音乐推荐系统

中国移动无线音乐作为无线电子商务领域中最成功的应用,已发展到一个较为成熟的阶段,但同时也面临着提升用户活性并进一步扩大音乐用户量的困难。基于大数据的个性化音乐推荐系统以进一步促进全网音乐业务发展为目标,通过对系统中所有的音乐物理文件和保存的海量用户行为记录进行分析,得出用户的兴趣偏好,向用户推荐个性化的音乐服务内容。

脑电信号驱动的个性化情绪音乐播放系统算法研究及初步实现

为了能实时监测听众的情绪状态变化并据此调整音乐播放列表,本文中,我们基于便携式干电极脑电数据提出了一种脑电驱动的个性化情绪音乐推荐系统的算法框架,并在Android平台上进行了初步开发实现。我们以效价和唤醒度二维情绪模型为基准,将脑电和相应种子歌曲映射到各个情绪坐标象限内,从而建立映射关系。然后应用美尔频率倒谱系数分析音乐库中各歌曲与种子歌曲之间的相似度并进行排序。最后,在播放歌曲阶段,我们通过脑电来识别听众的情绪状态,根据事先获得的情绪状态匹配关系播放并实时调整相应的歌曲曲目列表。