从用户数据大规模发现季节性音乐
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2015-05-05 v1 多媒体
摘要
在线媒体内容（如音乐和视频）的消费历史提供了丰富的数据源以供挖掘信息。这些数据中的趋势尤其令人关注，因为它们反映了用户偏好以及相关的文化语境，可用于推荐或搜索等系统。本文利用大规模真实用户收听数据将歌曲分类为季节性的。结果表明使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）对圣诞音乐进行分类具有强劲性能。
引用
@article{arxiv.1505.00519,
title = {Large Scale Discovery of Seasonal Music From User Data},
author = {Cameron Summers and Phillip Popp},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.00519},
year = {2015}
}
备注
4 pages, 1 figure