基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现

基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现

ID:33677670

大小:6.75 MB

页数:68页

时间:2019-02-28

基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现_第1页
基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现_第2页
基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现_第3页
基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现_第4页
基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现_第5页
资源描述:

《基于组合推荐技术的音乐推荐引擎-研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、万方数据广东工业大学硕士学位论文协同过滤算法。3.后台离线整合两种算法的推荐结果,在线推荐模块实时优化用户的推荐列表,从而实现个性化音乐推荐引擎系统。为了增强了用户的体验,』HjMongoDB加速数据的存取,用Spring搭建高效的后台系统,用Bootstrap和HTML5增强前台页面的视听效果,使我们的系统能应用在实际需求中。关键词:协同过滤;组合推荐;SimhashHadoop:MahoutⅡ万方数据Absn'actAbstractWhilepeoplegetmusicbyavarietyofways,mostofthemli

2、stenformtheInteract.Thebusymodemlifeandthevastnetworkresourcesmakealotofpeopletoobusytosearchtheirfavoritemusiccarefully,andalotofuserfavoritemusichasnochancetobeenjoyed.Howtodiscoveryuserfavorquicklyandhelpuserstofmdtheirfavoritemusic,whichisthejobofmusicrecommendati

3、onengine.RecommendationalgorithmistheCOreoftheengine,themeritsofthealgorithmdeterminesthequalityoftherecommendationresult.Theresearchofcontent-basedrecommendationalgorithmhasstartedinanearlytime.Thispaperuselabelstodescribemusicdata,makingitcanbeusedincontent—basedrec

4、ommendationalgorithmwhichismainlyclusteringalgorithm.thetraditionalTF·IDFalgorithmgeneratemusicdocumentvectorforclustering,notonlyhasalowefficiency,butabadrecommendationeffect.Therefore,thispaperputsforwardanewalgorithmforgeneratingvectors,whichuseSimhashalgorithmtocr

5、eatethefingerprintcharacteristicvaluefortheitemstOcluster.Thismethodgetsahighefficiencyandabetterclusteringeffectbytheexperiments.Inaddition,inthefieldofrecommendation,collaborativefilteringalgorithmisthemorewidelyappliedatpresent.Accordingtothecharacteristicsofthecol

6、laborativefilteringrecommendationalgorithmhaslargecalculationamount,thispapermainlytalksaboutimplementinguser—baseddistributedcollaborativefilteringalgorithmontheHadoopplatform,optimizingusermatrix,removinghotorcolditemsandsimplifyingthewholeprocess.Intheexperiments,c

7、omparedwithitem-baseddistributedcollaborativefilteringalgorithm,inthepremiseofsamedatasize,collaborativefilteringalgorithmhadafasterspeed.What’Smore,it’Squalitydidnotbecomeworse.Finally,thispaperbuiltamusicalrecommendationengineprototypesystemwithB/Sstructure,integrat

8、edtheresultofoffiinerecommendationalgorithmandaddedonlinerecommendationfunction,whichmeetsthereal.timeneedoftheusersandhelps

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。