Аннотация
Музыкальная рекомендательная система (МРС) помогает пользователям музыкальных стриминговых сервисов находить интересующий их музыкальный контент. Разреженность пользовательских оценок – одна
из главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для составления рекомендаций.
В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе использования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений
из главных проблем исследования МРС. Она вызвана тем, что пользователь оценивает лишь малую долю объектов музыкального каталога. В результате МРС часто не обладает достаточным набором данных для составления рекомендаций.
В статье предложен подход для решения проблемы разреженности пользовательских оценок на основе использования оценок связанных объектов. Описана гибридная МРС, использующая как нормализованные пользовательские оценки треков, альбомов, артистов, жанров, так и информацию о связях между объектами разных типов. Произведена оценка эффективности разработанной МРС, а также произведен сравнительный анализ предложенного подхода с коллаборативным методом предсказания пользовательских предпочтений
Язык оригинала | русский |
---|---|
Страницы (с-по) | 43-60 |
Число страниц | 18 |
Журнал | Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии |
Том | 17 |
Номер выпуска | 3 |
DOI | |
Состояние | Опубликовано - 2019 |
ГРНТИ
- 50 АВТОМАТИКА. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА