基于隐语义模型的音乐推荐算法研究

从海量音乐中快速找到用户感兴趣的音乐,是目前各大音乐软件亟待解决的问题。推荐系统通过对以往用户行为的收集,进而判断用户的喜好,并为用户推荐他们需要的内容。基于隐语义模型的音乐推荐系统通过将评分矩阵分解为两个隐矩阵的乘积形式,得到用户和音乐之间的隐关系。通过对比实验,得出在Musical_Instruments数据集上的最优超参数,取得了较为精准的推荐结果。