基于数据驱动遗传算法的自动化隐式评分歌曲推荐方法

传统推荐方法主要以现有数据所在范围为基础进行歌曲推荐,导致用户的满意度较低,为此,提出基于数据驱动遗传算法的自动化隐式评分歌曲推荐方法。首先将用户的历史数据作为基础矩阵,通过进行基础矩阵分解,得到用户对歌曲的隐式评分结果,采用互信息特征选择方法构建了特征选择模型,将无关特征或相似的冗余特征进行过滤,以此确保遗传算法输出的推荐结果具有更高的准确性。最后利用遗传算法中的深度神经网络模型实现对最终推荐结果的计算,将选择的特征值作为深度神经网络模型的学习驱动,对挖掘到的用户原始数据的隐式评分结果进行训练,并根据Sigmoid函数的输出结果判断歌曲是否满足推荐标准。测试结果表明,设计方法推荐结果中,用户对歌曲歌词、旋律、节奏以及情感的满意度分别达到了90.19%、90.94%、91.61%和90.89%,均明显高于对比方法。

基于协同过滤的歌曲推荐算法研究

根据用户的历史听歌记录挖掘用户的音乐偏好,给用户做出满意的个性化歌曲推荐具有重要意义。采用基于用户的K最近邻协同过滤推荐算法,以网易云1000多份热门歌单作为测试数据集,虾米音乐用户听歌行为数据,在PyCharm集成开发环境中进行实验研究,并用三种方法对获取的歌单推荐结果进行评估。

毕业季催泪歌曲推荐歌单

毕业季,挥别的是手臂,更近的是心灵,——致我们终将逝去的青春之毕业季暂别。再见,这个夏天的六月!毕业歌曲第1位：《睡在我上铺的兄弟》演唱：老狼煽情指数：9流泪指数：8.5简介：毕业了,那些一起相处的日子不会再有了,永远不能忘记——睡在我上铺的兄弟和永远的兄弟情!

基于歌曲标签聚类的协同过滤推荐算法的研究

协同过滤算法通过研究用户的行为日志,对用户行为进行建模,计算用户的相似度进而对推荐对象进行排名,实现推荐。采用k-means聚类算法对传统的基于用户的协同过滤算法(User-CF)进行改进,对用户的听歌曲标签进行建模,从而形成用户-标签模型;再对用户进行聚类,从而把兴趣相似的用户分到一组;使用User-CF算法对每一组用户进行推荐。实验结果表明:改进的算法使得推荐结果的准确率和召回率都有明显提高。

歌唱家与二度创作刍议

歌唱家不仅要嗓音好,风度好,还要善于把一首优秀的新歌经过二度创作再现给广大听众。二度创作的内涵丰富,举凡思想性、艺术性、个性、塑造鲜明的音乐形象,演唱富有激情等均应包括在内。二度创作就是艺术的再创作。

月季花开满初秋时的马路牙——记张伯宏亚洲首发EP《月儿圆》

喜欢在安静的秋天,坐在阳光下的马路苗边,看人来车往,听一个人的 MP3,远处的月季花正开得旺盛,和这个季节是这么不符,却又那么艺术地和谐。我不禁想起张伯宏,一边回家一边看落叶数月季花的美丽。以前知道张伯宏,是在各大网络和电台的歌曲推荐上,听他的《床前明月光》,歌词古典、唯美,曲风充满着东方情调。

[少电·音乐推介]2011 7-8月

“夏日有闲”音乐清单 暴暴：暑假马上就耍到了，真让人纠结。我对着长长的“人生必做的50件事”苦恼了很久。

廖隽嘉:首创地铁剧《晴天日记》,继续《嘉油站》

前一段,在上海、天津、深圳等地,一部名为《晴天日记》的地铁剧映入了广大旅客的眼帘,这部首次在地铁上播出的短剧引起了不小的反响。这部全国首创的地铁短剧由大国文化旗下的"钢琴女生"廖隽嘉和"乐坛新人王"黄晓明联袂主演,剧情描写了女主人公李晴在地铁里每天看到的很多平凡感人的故事。

小学音乐欣赏课教学例谈

音乐是一种善于表现和激发感情的艺术。在音乐课程中,欣赏在这一教学领域被视为培养学生音乐审美能力的有效途径。学生大都希望能让他们欣赏更多的歌曲。而通过音乐欣赏教学,可以调动学生学习音乐的积极性,开阔音乐视野,从音乐中获得情感的体验和理性的认识。培养学生的音乐兴趣,扩大音乐视野,提高感受、体验、听赏、评价音乐的能力,并发展想象力、丰富情感,使人的精神生活得到更大的满足,身心得到健康协调的发展。

《弯弯的月亮》教学设计

学情分析：《弯弯的月亮》作为七年级上课本中为数不多的流行歌曲,受到了师生们的欢迎。教师根据这一情况结合学生的喜好展开教学设计,丰富教学内容。就《弯弯的月亮》而言,可将不同版本分别欣赏进行对比分析。在教唱环节时运用＂鼓＂、＂摇铃＂等相关乐器,在演唱时加入声势运动。通过多种教学手段的尝试,让学生从主观上感知音乐的风格变化,体验作品的感情。教学目标：1.乐于参与聆听演唱、对比分析等音乐实践活动。