基于关联规则与奇异值分解的音乐推荐系统

摘要

在音乐推荐系统中引入了关联规则和奇异值分解两种算法。通过分析数据集得到语义词汇间的强关联规则,用来扩展能够描述歌曲典型特征的语义词汇集。根据歌曲与语义词汇集的关联程度,计算歌曲间相似度,获取推荐列表。应用SVD算法对数据集进行降维,在低维语义空间中找到能够代表歌曲的特征,利用这些特征计算歌曲间相似度,获取推荐列表。本文实现了两种算法并对比了推荐效果,为音乐推荐系统效果提升做了有益探索。

关键词