【摘 要】
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为了设计个性化音乐推荐系统,该音乐推荐系统对数据进行梅尔倒谱系数的转换,将音乐数据转换为网络模型需要的数据;利用深度信念网络提取音乐特征,通过深度信念网络模型的训练得到音乐彼此之间的向量关系,将这些音乐向量进行皮尔逊相关系数的计算,得到音乐间彼此的相似度;将这些相似度从大到小进行排序,形成相似度最高的三首音乐推荐列表,以此来完成最终的音乐推荐,形成服务于用户的个性化音乐推荐系统.
【机 构】
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西安航空学院计算机学院,陕西西安710077
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为了设计个性化音乐推荐系统,该音乐推荐系统对数据进行梅尔倒谱系数的转换,将音乐数据转换为网络模型需要的数据;利用深度信念网络提取音乐特征,通过深度信念网络模型的训练得到音乐彼此之间的向量关系,将这些音乐向量进行皮尔逊相关系数的计算,得到音乐间彼此的相似度;将这些相似度从大到小进行排序,形成相似度最高的三首音乐推荐列表,以此来完成最终的音乐推荐,形成服务于用户的个性化音乐推荐系统.
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