本文關(guān)鍵詞：基于音樂特征的智能推薦方法研究

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【摘要】：當前以音樂為代表的多媒體資源在互聯(lián)網(wǎng)上快速增長,用戶如何有效的獲取自己感興趣的音樂便成為了一個難題,同時當前的音樂個性化推薦系統(tǒng)也根據(jù)不同的方式給用戶推薦音樂,種類繁多并且推薦效果良莠不齊,因此對音樂推薦的研究具有重要意義。本文從音樂自身的角度出發(fā),抽取特征并結(jié)合當前流行的推薦方法研究并開發(fā)智能化的推薦方式。用戶可以在實際的操作中動態(tài)獲取推薦結(jié)果,增加了交互性和參與度,改善推薦的質(zhì)量和用戶體驗。本文以音樂的聲學(xué)基礎(chǔ)作為切入點,分析音樂的響度、音調(diào)、音色三個主要特征,用旋律輪廓特征表征音樂的特點。以常見的MIDI音樂作為研究對象,從分析MIDI音樂的文件的頭塊、軌道塊格式以及MIDI消息入手,抽取出5個特征量,結(jié)合音樂的名稱、演唱者、年份、風(fēng)格和標簽等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與標簽數(shù)據(jù)共同參與特征相似度的運算。本文接著對當前主流的推薦方法做了一個研究,分析了推薦策略的優(yōu)缺點,選擇協(xié)同過濾推薦方法作為音樂推薦的引擎。在分析基于用戶、基于內(nèi)容、基于模型這三種代表協(xié)同過濾策略各自局限性的基礎(chǔ)上,提出了把三種推薦方式整合并做出聯(lián)合推薦的方法。最后將特征數(shù)據(jù)、推薦引擎、聯(lián)合推薦方法結(jié)合起來,給用戶提供更符合需求的結(jié)果。本文內(nèi)容分為兩大部分：MIDI音樂特征的抽取和推薦方法的研究。在對音樂特征和推薦系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)上,選擇400首MIDI音樂作為研究對象,抽取出5個維度的旋律特征作為數(shù)據(jù)源,以聯(lián)合推薦的方式給用戶推薦歌曲。同時用戶對歌曲的試聽、下載、檢索、評價的操作,都會動態(tài)的調(diào)整用戶對歌曲的偏好程度,從而適應(yīng)用戶對歌曲的口味變化。
【關(guān)鍵詞】：MIDI 音樂特征 推薦
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 名詞解釋9
• 1.3 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 MIDI音樂分析和推薦方法研究13-22
• 2.1 音樂聲學(xué)基礎(chǔ)13-14
• 2.2 MIDI音樂的特征14-15
• 2.3 MIDI消息15
• 2.4 旋律相關(guān)的音軌特征量15-17
• 2.5 推薦方法研究17-20
• 2.5.1 基于統(tǒng)計學(xué)的方法17-18
• 2.5.2 基于內(nèi)容的方法18
• 2.5.3 基于協(xié)同過濾的方法18-20
• 2.6 推薦方法分析對比20-21
• 2.7 本章總結(jié)21-22
• 第三章 音樂特征抽取的方法研究22-30
• 3.1 音樂特征及其表示方式22-23
• 3.2 常用處理MIDI音樂的方法23-26
• 3.3 抽取MIDI音樂旋律特征26-27
• 3.4 特征相似度的計算27-29
• 3.5 本章總結(jié)29-30
• 第四章 基于特征的協(xié)同過濾推薦方法研究30-49
• 4.1 常見的音樂推薦系統(tǒng)30-32
• 4.2 協(xié)同過濾的核心內(nèi)容與三種推薦策略32-38
• 4.2.1 協(xié)同過濾的核心32-33
• 4.2.2 基于用戶的CF(User CF)33-35
• 4.2.3 基于內(nèi)容的CF(Item CF)35-36
• 4.2.4 基于模型的SO(Slope One)36-38
• 4.3 推薦引擎庫APACHE MAHOUT38
• 4.4 音樂推薦過程38-44
• 4.4.1 用戶管理39-40
• 4.4.2 歌曲管理40-42
• 4.4.3 試聽音樂并反饋42-44
• 4.4.4 做出聯(lián)合推薦44
• 4.5 結(jié)果對比與分析44-46
• 4.6 難點與創(chuàng)新點46
• 4.7 系統(tǒng)中存在的問題與不足46-48
• 4.8 本章總結(jié)48-49
• 第五章 結(jié)論與展望49-50
• 5.1 主要結(jié)論49
• 5.2 研究展望49-50
• 參考文獻50-53
• 在學(xué)期間的研究成果53-54
• 致謝54

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本文編號：704718