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基于MUSICXML的音乐个性化推荐系统

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
    1.3 研究内容第14页
    1.4 创新点第14页
    1.5 组织结构第14-15页
    1.6 本章小结第15-16页
第2章 相关基础理论概述第16-22页
    2.1 音乐乐谱相关技术简介第16-19页
        2.1.1 overture 技术简介第16-17页
        2.1.2 乐理知识简介第17-19页
    2.2 MusicXML 技术简介第19-21页
        2.2.1 MusicXML 起源和背景介绍第19-20页
        2.2.2 MusicXML 文档的优势第20页
        2.2.3 MusicXML 文档的组成第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第3章 乐谱的初步处理和挖掘第22-33页
    3.1 乐谱转为 MusicXML 文档第23-27页
        3.1.1 MusicXML 文档的结构和含义第23-25页
        3.1.2 乐谱转为 MusicXML 的例子第25-27页
    3.2 MusicXML 文档的初步处理第27-32页
        3.2.1 符号化表示 MusicXML 文档中的音符特征第27-29页
        3.2.2 对于符号串再次编码第29页
        3.2.3 乐谱的特征值提取第29-30页
        3.2.4 相似度的计算第30-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 乐谱中变调旋律的挖掘第33-41页
    4.1 变调主题挖掘的概念第33页
    4.2 序列挖掘第33-34页
        4.2.1 序列挖掘的概念第33页
        4.2.2 序列挖掘的应用第33-34页
    4.3 SSMiner 算法第34-40页
        4.3.1 SSMiner 算法介绍第35-36页
        4.3.2 计算候选集第36页
        4.3.3 事件列表第36-37页
        4.3.4 支持度计算第37页
        4.3.5 典型模式第37-38页
        4.3.6 SSMiner 算法的例子第38-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第5章 实验第41-47页
    5.1 用户调查问卷第41-43页
    5.2 变调主题的实验第43-46页
    5.3 本章小结第46-47页
第6章 结语第47-49页
    6.1 本文工作总结第47页
    6.2 未来工作展望第47-49页
参考文献第49-52页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第52-53页
致谢第53页

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