公开(公告)号：CN102722532A

公开(公告)日：2012-10-10

申请号：CN201210156758.5

申请日：2012-05-18

申请人： 山东大学

发明人： 李学庆 ,  唐磊 ,  井明 ,  郑阶财 ,  谢江宁 ,  魏丽芹

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： Y02D10/45

摘要： 一种基于内容和用户历史的音乐推荐算法，属于多媒体分析技术领域。推荐算法为：以用户指定感兴趣的一首音乐作为推荐算法的输入，利用基于协作的推荐算法分析用户历史，即用户以往欣赏过的音乐，计算其它音乐相对于用户输入的被推荐概率u(i,j)；以三种音乐特征为依据，利用特征间的空间距离关系计算每首音乐与用户输入音乐之间的相似性s(i,j)；利用基于图的分析方法中的特征向量中心性分析音乐网络，计算其它音乐相对于用户输入的音乐的重要性g(i,j)；确定基于协作的推荐算法、相似性分析算法和基于特征向量中心性的分析算法的权重关系，将这三种算法融合，计算每首音乐最终被推荐的概率。本发明节约用户时间和精力，解决了用户欣赏偏好问题。

公开(公告)号：CN102722532B

公开(公告)日：2014-04-02

申请号：CN201210156758.5

申请日：2012-05-18

申请人： 山东大学

发明人： 李学庆 ,  唐磊 ,  井明 ,  郑阶财 ,  谢江宁 ,  魏丽芹

IPC分类号： G06F17/30

CPC分类号： Y02D10/45

摘要： 一种基于内容和用户历史的音乐推荐算法，属于多媒体分析技术领域。推荐算法为：以用户指定感兴趣的一首音乐作为推荐算法的输入，利用基于协作的推荐算法分析用户历史，即用户以往欣赏过的音乐，计算其它音乐相对于用户输入的被推荐概率u(i,j)；以三种音乐特征为依据，利用特征间的空间距离关系计算每首音乐与用户输入音乐之间的相似性s(i,j)；利用基于图的分析方法中的特征向量中心性分析音乐网络，计算其它音乐相对于用户输入的音乐的重要性g(i,j)；确定基于协作的推荐算法、相似性分析算法和基于特征向量中心性的分析算法的权重关系，将这三种算法融合，计算每首音乐最终被推荐的概率。本发明节约用户时间和精力，解决了用户欣赏偏好问题。