混合音乐推荐系统中的机器学习方法
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2018-07-17 v1
摘要
音乐推荐系统已成为支持在线音乐流媒体服务、在线音乐商店和私人收藏中日益庞大的音乐目录访问的关键技术。用户与大型音乐目录的交互是一种从不同学科研究的复杂现象。我们综述了研究混合音乐推荐系统（即集成不同推荐技术的系统）的机器学习和数据挖掘方面的工作。我们提出了仅基于数据且对所谓新音乐物品的“冷启动问题”具有鲁棒性的混合音乐推荐系统，有利于发现相关但非流行的音乐。我们通过分析基本的播放列表特征、歌曲特征表示以及播放列表与其所含歌曲之间的关系，深入研究了音乐播放列表续接这一特定任务。
引用
@article{arxiv.1807.05858,
title = {Machine Learning Approaches to Hybrid Music Recommender Systems},
author = {Andreu Vall and Gerhard Widmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.05858},
year = {2018}
}