【摘 要】
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推荐技术作为过滤海量信息的手段,在音乐领域也给人们带来了便利。但音乐推荐与传统的电商推荐相比存在显式反馈不宜获取、内容特征提取代价大等缺陷。针对上述情况,提出一种
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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推荐技术作为过滤海量信息的手段,在音乐领域也给人们带来了便利。但音乐推荐与传统的电商推荐相比存在显式反馈不宜获取、内容特征提取代价大等缺陷。针对上述情况,提出一种基于标签扩展的协同过滤算法,将社会化标签内容作为物品内容,基于内容计算对用户未收听的物品进行评分,在此基础上利用协同过滤为用户提供推荐列表。实验结果表明,该算法可以有效改善推荐结果的准确性,提高推荐质量。
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