面向长尾艺人的本地音乐活动推荐
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2018-09-10 v1 多媒体
摘要
本文探讨本地音乐活动推荐任务。许多本地艺人往往是数字足迹稀少的不知名长尾艺人。也就是说，在本地音乐社区中演出的许多艺人很难找到社交标签与艺人相似度信息。为解决此问题，我们探索使用潜在语义分析（LSA）将艺人与标签嵌入潜在特征空间，并考察数字足迹少的艺人如何在该空间中被表示。我们发现仅需相对较小的数字足迹即可有效建模艺人相似度。我们还引入音乐活动图（Music Event Graph）的概念，作为一种数据结构，可基于用户选择的流派标签与流行艺人轻松高效地推荐活动。最后，我们进行了一项小型用户研究，以探索所提活动推荐系统的可行性。
引用
@article{arxiv.1809.02277,
title = {Local Music Event Recommendation with Long Tail Artists},
author = {Douglas Turnbull and Luke Waldner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02277},
year = {2018}
}
备注
7 pages, ISMIR 2018 LBD Submission