公开(公告)号：CN103678635A

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201310705668.1

申请日：2013-12-19

Applicant: 中国传媒大学

Inventor： 王永滨 ,  王珉 ,  李樱 ,  伏文龙 ,  尚文倩

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30761

Abstract: 基于标签有向图的网络音乐聚合推荐方法属于网络音乐聚合领域。能够解决现有传统标签分类推荐中无法反映用户分类偏好顺序的问题。本发明充分考虑了用户、标签、音乐与认知序所构成的四元关系，利用这种关系网络进一步提高音乐推荐的精度与网络用户满意度。此技术将网络音乐特征与用户兴趣特征用有向图描述，将音乐特征有向图集合分成若干有向图类，使得每个簇中的有向图之间最大程度的同构，而不同簇中的有向图之间最大程度的相异（代表有向图之间差异）。进行相似度匹配时，不需要在整个音乐有向图集上查询，只要在与目标用户兴趣有向图相似度最高的若干有向图聚类中就能查询到目标的大部分适用有向图。进而，能够达到快速、准确地为音乐网站用户进行音乐推荐的目的。

公开(公告)号：CN103678635B

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201310705668.1

申请日：2013-12-19

Applicant: 中国传媒大学

Inventor： 王永滨 ,  王珉 ,  李樱 ,  伏文龙 ,  尚文倩

IPC: G06F17/30

Abstract: 基于标签有向图的网络音乐聚合推荐方法属于网络音乐聚合领域。能够解决现有传统标签分类推荐中无法反映用户分类偏好顺序的问题。本发明充分考虑了用户、标签、音乐与认知序所构成的四元关系，利用这种关系网络进一步提高音乐推荐的精度与网络用户满意度。此技术将网络音乐特征与用户兴趣特征用有向图描述，将音乐特征有向图集合分成若干有向图类，使得每个簇中的有向图之间最大程度的同构，而不同簇中的有向图之间最大程度的相异（代表有向图之间差异）。进行相似度匹配时，不需要在整个音乐有向图集上查询，只要在与目标用户兴趣有向图相似度最高的若干有向图聚类中就能查询到目标的大部分适用有向图。进而，能够达到快速、准确地为音乐网站用户进行音乐推荐的目的。