全局与国家层面的主流度度量：定义、分析及其在改进个性化音乐推荐系统中的应用

基于流行度的方法在音乐推荐系统中被广泛采用，无论是在工业界还是研究领域。然而，由于音乐物品的流行度分布通常呈长尾分布，基于流行度的方法难以满足具有小众音乐偏好的听众。本文的贡献有三方面。我们提供了若干定量度量来描述用户音乐偏好与音乐主流的接近程度。我们在两个层面上定义这些度量：将听众的音乐偏好与所有用户的全局音乐偏好相关联，或将其与用户所在国家的音乐偏好相关联。此外，我们采用基于分布和基于排序的方法，以减少对长尾分布头部的偏置。我们分析了各国在其主流度水平上的差异，揭示了正向与负向异常值（相对于全局主流分别显著更高和更低的国别流行度），并研究了各国在与流行音乐艺术家相关的收听偏好上的差异。我们使用标准化的LFM-1b数据集，从中分析了音乐流媒体平台Last.fm上约47个国家的约53,000名用户分享的约800万条收听事件。我们表明，听众在收听最流行艺术家方面存在显著的国家特定差异。我们进行了评分预测实验，利用所提出的6种主流度度量将推荐定制到用户对音乐主流的偏好水平。结果表明，就评分预测精度而言，所提出的每种主流度定义都有其优点。