基于内容和用户历史的音乐可视分析
| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·研究现状和研究难点 | 第17-20页 |
| ·基于标签的音乐分析 | 第17页 |
| ·基于内容的音乐分析 | 第17-18页 |
| ·基于情感的音乐分析 | 第18页 |
| ·基于机器学习的音乐分析 | 第18-19页 |
| ·音乐推荐算法 | 第19页 |
| ·音乐分析的研究难点 | 第19-20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·创新点 | 第21-22页 |
| ·组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 音乐特征的选择和优化方法 | 第24-45页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·音乐特征的选择及提取 | 第25-29页 |
| ·基于平行坐标轴的特征优化 | 第29-34页 |
| ·基于散点图的特征优化 | 第34-41页 |
| ·实验分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第3章 音乐推荐算法 | 第45-67页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·基于协作的推荐算法 | 第47-50页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第50-61页 |
| ·相似性分析 | 第51-52页 |
| ·基于图的分析 | 第52-61页 |
| ·算法组合原理 | 第61-63页 |
| ·实验分析 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于层次的音乐信息可视化 | 第67-85页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·音乐层次的划分 | 第68-69页 |
| ·重要音乐和次重要音乐的布局 | 第69-70页 |
| ·音乐云的设计和实现 | 第70-79页 |
| ·云片的纵坐标的计算 | 第71页 |
| ·云片的大小设置 | 第71-72页 |
| ·云片的横坐标计算 | 第72-77页 |
| ·云片颜色和透明度的设置 | 第77-78页 |
| ·音乐关系的动态变化 | 第78-79页 |
| ·实验分析 | 第79-84页 |
| ·基于调查问卷的评测 | 第80-82页 |
| ·横向对比分析 | 第82-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第5章 原型系统的设计和实现 | 第85-100页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·系统架构和工作流程 | 第85-86页 |
| ·设计原则 | 第86-87页 |
| ·可视编码 | 第87-91页 |
| ·音乐可视属性的选择 | 第87-88页 |
| ·音乐属性的可视编码 | 第88-91页 |
| ·播放列表的建立 | 第91-97页 |
| ·播放列表的手动创建 | 第91-94页 |
| ·播放列表的智能扩展 | 第94-97页 |
| ·其它交互技术 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99-100页 |
| 第6章 总结和展望 | 第100-102页 |
| ·全文总结 | 第100-101页 |
| ·工作展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第114-115页 |
| 攻读学位期间的专利、著作权和科研项目 | 第115-117页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第117-119页 |
| 外文论文 | 第119-149页 |
