基于歌词与评论的歌曲推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,音乐,评论,文本检索,深度文本匹配的论文, 主要内容为互联网在近些年发展迅速,已经融入了各行各业和我们工作生活的方方面面。在互联网中也产生了大量各种形式的数据。如何从众多信息中选出每个人感兴趣的信息便成了我们当今研究的热门话题。由此诞生了推荐系统,而随着近几年互联网技术尤其是大数据与人工智能技术的发展,推荐系统也被应用到了各行各业。推荐系统也被广泛应用于音乐领域。音乐作为现代人们生活中必不可少的部分,随着网络中各种风格音乐的数量剧增,更需要一个强大的推荐系统来进行个性化推荐。早期出现了一些推荐方法,这些传统方法确实取得了不错的效果,但随着用户消费信息的增加,音乐的评论信息应该引起足够的重视,很多精彩的评论同样能够反应歌曲本身的信息;而且在自然语言处理领域,近些年发展出了许多强大的基于深度学习的文本匹配模型,如果将此类技术应用到音乐推荐领域,将会比传统推荐方法起到更好的效果。本文在学习大量前人关于音乐推荐系统的研究基础上,总结了常用的音乐推荐方法,设计了基于歌词与评论文本并融合深度文本匹配模型进行音乐推荐的方法。本文首先进行数据获取,即对歌曲信息进行爬取,包含各首歌曲歌词与评论文本信息,以及音乐平台标注的相似歌曲信息;然后采用不同的模型对歌曲文本进行匹配,在模型的选取方面,本文选取了一种传统文本匹配模型和两种深度文本匹配模型,将深度文本匹配模型与传统文本匹配模型进行对比,并在歌词文本的基础上融入歌曲评论文本,来对比前后推荐效果的变化。结果表明基于歌词与评论文本采用深度文本匹配模型的音乐推荐方法具有较高的推荐精准性。另外,为了探索不同比重的评论文本对推荐结果的影响,本文通过确定最佳评论权重从而提升推荐效果。
BP神经网络算法在音乐流行趋势预测中的应用研究
这是一篇关于神经网络,指数平滑法,ARIMA模型,音乐,预测的论文, 主要内容为音乐的流行趋势可以根据当前的流行艺人表现出来,因此对音乐流行趋势的预测也就是对哪些音乐艺人即将成为未来一段时间内的流行艺人的预测。而判断某个艺人是否是流行艺人则可以根据该艺人最近一段时间里的音乐试听量来判断。通过统计分析用户对音乐的操作(试听、下载、收藏)记录,预测出艺人在下一阶段内的音乐试听量,从而可以判断出哪些艺人在未来一段时间内音乐试听量最高,这些艺人即代表着未来一段时间内的音乐流行趋势。本文通过统计分析电子音乐平台产生的用户试听、下载、收藏歌曲的行为记录,结合二次指数平滑法、自回归移动平均模型以及BP神经网络模型对艺人歌曲试听量进行了预测,同时设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。本文的主要研究工作如下:1.通过阅读大量国内外文献,研究了国内外音乐试听量预测的研究现状、神经网络算法研究的现状、该算法的特点以及在多个应用领域中的使用情况。重点研究了BP神经网络算法的应用,并对电子音乐平台上产生的基础数据进行统计分析,寻找影响艺人音乐试听量的主要因素,最后使用BP神经网络算法对艺人在接下来一个月内每天的音乐试听总量进行了预测。2.在使用BP神经网络算法对艺人音乐试听量进行预测的同时,使用了二次指数平滑法、自回归移动平均模型对艺人音乐试听量进行预测,最后对比三种预测方法的预测结果。3.设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。该系统是通过J2EE平台,结合web开发技术、数据库技术、数据挖掘技术进行开发的。可以让不懂二次指数平滑法、自回归移动平均模型、BP神经网络算法等预测算法的工作人员也能通过操此系统预测艺人在下一阶段中的音乐试听量,从而判断出哪些艺人即将代表下一阶段的音乐流行趋势。最后总结了本文的研究内容,并对下一步的工作作出展望。
基于歌词与评论的歌曲推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,音乐,评论,文本检索,深度文本匹配的论文, 主要内容为互联网在近些年发展迅速,已经融入了各行各业和我们工作生活的方方面面。在互联网中也产生了大量各种形式的数据。如何从众多信息中选出每个人感兴趣的信息便成了我们当今研究的热门话题。由此诞生了推荐系统,而随着近几年互联网技术尤其是大数据与人工智能技术的发展,推荐系统也被应用到了各行各业。推荐系统也被广泛应用于音乐领域。音乐作为现代人们生活中必不可少的部分,随着网络中各种风格音乐的数量剧增,更需要一个强大的推荐系统来进行个性化推荐。早期出现了一些推荐方法,这些传统方法确实取得了不错的效果,但随着用户消费信息的增加,音乐的评论信息应该引起足够的重视,很多精彩的评论同样能够反应歌曲本身的信息;而且在自然语言处理领域,近些年发展出了许多强大的基于深度学习的文本匹配模型,如果将此类技术应用到音乐推荐领域,将会比传统推荐方法起到更好的效果。本文在学习大量前人关于音乐推荐系统的研究基础上,总结了常用的音乐推荐方法,设计了基于歌词与评论文本并融合深度文本匹配模型进行音乐推荐的方法。本文首先进行数据获取,即对歌曲信息进行爬取,包含各首歌曲歌词与评论文本信息,以及音乐平台标注的相似歌曲信息;然后采用不同的模型对歌曲文本进行匹配,在模型的选取方面,本文选取了一种传统文本匹配模型和两种深度文本匹配模型,将深度文本匹配模型与传统文本匹配模型进行对比,并在歌词文本的基础上融入歌曲评论文本,来对比前后推荐效果的变化。结果表明基于歌词与评论文本采用深度文本匹配模型的音乐推荐方法具有较高的推荐精准性。另外,为了探索不同比重的评论文本对推荐结果的影响,本文通过确定最佳评论权重从而提升推荐效果。
基于歌词与评论的歌曲推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,音乐,评论,文本检索,深度文本匹配的论文, 主要内容为互联网在近些年发展迅速,已经融入了各行各业和我们工作生活的方方面面。在互联网中也产生了大量各种形式的数据。如何从众多信息中选出每个人感兴趣的信息便成了我们当今研究的热门话题。由此诞生了推荐系统,而随着近几年互联网技术尤其是大数据与人工智能技术的发展,推荐系统也被应用到了各行各业。推荐系统也被广泛应用于音乐领域。音乐作为现代人们生活中必不可少的部分,随着网络中各种风格音乐的数量剧增,更需要一个强大的推荐系统来进行个性化推荐。早期出现了一些推荐方法,这些传统方法确实取得了不错的效果,但随着用户消费信息的增加,音乐的评论信息应该引起足够的重视,很多精彩的评论同样能够反应歌曲本身的信息;而且在自然语言处理领域,近些年发展出了许多强大的基于深度学习的文本匹配模型,如果将此类技术应用到音乐推荐领域,将会比传统推荐方法起到更好的效果。本文在学习大量前人关于音乐推荐系统的研究基础上,总结了常用的音乐推荐方法,设计了基于歌词与评论文本并融合深度文本匹配模型进行音乐推荐的方法。本文首先进行数据获取,即对歌曲信息进行爬取,包含各首歌曲歌词与评论文本信息,以及音乐平台标注的相似歌曲信息;然后采用不同的模型对歌曲文本进行匹配,在模型的选取方面,本文选取了一种传统文本匹配模型和两种深度文本匹配模型,将深度文本匹配模型与传统文本匹配模型进行对比,并在歌词文本的基础上融入歌曲评论文本,来对比前后推荐效果的变化。结果表明基于歌词与评论文本采用深度文本匹配模型的音乐推荐方法具有较高的推荐精准性。另外,为了探索不同比重的评论文本对推荐结果的影响,本文通过确定最佳评论权重从而提升推荐效果。
BP神经网络算法在音乐流行趋势预测中的应用研究
这是一篇关于神经网络,指数平滑法,ARIMA模型,音乐,预测的论文, 主要内容为音乐的流行趋势可以根据当前的流行艺人表现出来,因此对音乐流行趋势的预测也就是对哪些音乐艺人即将成为未来一段时间内的流行艺人的预测。而判断某个艺人是否是流行艺人则可以根据该艺人最近一段时间里的音乐试听量来判断。通过统计分析用户对音乐的操作(试听、下载、收藏)记录,预测出艺人在下一阶段内的音乐试听量,从而可以判断出哪些艺人在未来一段时间内音乐试听量最高,这些艺人即代表着未来一段时间内的音乐流行趋势。本文通过统计分析电子音乐平台产生的用户试听、下载、收藏歌曲的行为记录,结合二次指数平滑法、自回归移动平均模型以及BP神经网络模型对艺人歌曲试听量进行了预测,同时设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。本文的主要研究工作如下:1.通过阅读大量国内外文献,研究了国内外音乐试听量预测的研究现状、神经网络算法研究的现状、该算法的特点以及在多个应用领域中的使用情况。重点研究了BP神经网络算法的应用,并对电子音乐平台上产生的基础数据进行统计分析,寻找影响艺人音乐试听量的主要因素,最后使用BP神经网络算法对艺人在接下来一个月内每天的音乐试听总量进行了预测。2.在使用BP神经网络算法对艺人音乐试听量进行预测的同时,使用了二次指数平滑法、自回归移动平均模型对艺人音乐试听量进行预测,最后对比三种预测方法的预测结果。3.设计并实现了基于BP神经网络算法的音乐流行趋势预测系统。该系统是通过J2EE平台,结合web开发技术、数据库技术、数据挖掘技术进行开发的。可以让不懂二次指数平滑法、自回归移动平均模型、BP神经网络算法等预测算法的工作人员也能通过操此系统预测艺人在下一阶段中的音乐试听量,从而判断出哪些艺人即将代表下一阶段的音乐流行趋势。最后总结了本文的研究内容,并对下一步的工作作出展望。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/53882.html
