基于音乐特征的智能推荐方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 名词解释 | 第9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 MIDI音乐分析和推荐方法研究 | 第13-22页 |
| 2.1 音乐声学基础 | 第13-14页 |
| 2.2 MIDI音乐的特征 | 第14-15页 |
| 2.3 MIDI消息 | 第15页 |
| 2.4 旋律相关的音轨特征量 | 第15-17页 |
| 2.5 推荐方法研究 | 第17-20页 |
| 2.5.1 基于统计学的方法 | 第17-18页 |
| 2.5.2 基于内容的方法 | 第18页 |
| 2.5.3 基于协同过滤的方法 | 第18-20页 |
| 2.6 推荐方法分析对比 | 第20-21页 |
| 2.7 本章总结 | 第21-22页 |
| 第三章 音乐特征抽取的方法研究 | 第22-30页 |
| 3.1 音乐特征及其表示方式 | 第22-23页 |
| 3.2 常用处理MIDI音乐的方法 | 第23-26页 |
| 3.3 抽取MIDI音乐旋律特征 | 第26-27页 |
| 3.4 特征相似度的计算 | 第27-29页 |
| 3.5 本章总结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于特征的协同过滤推荐方法研究 | 第30-49页 |
| 4.1 常见的音乐推荐系统 | 第30-32页 |
| 4.2 协同过滤的核心内容与三种推荐策略 | 第32-38页 |
| 4.2.1 协同过滤的核心 | 第32-33页 |
| 4.2.2 基于用户的CF(User CF) | 第33-35页 |
| 4.2.3 基于内容的CF(Item CF) | 第35-36页 |
| 4.2.4 基于模型的SO(Slope One) | 第36-38页 |
| 4.3 推荐引擎库APACHE MAHOUT | 第38页 |
| 4.4 音乐推荐过程 | 第38-44页 |
| 4.4.1 用户管理 | 第39-40页 |
| 4.4.2 歌曲管理 | 第40-42页 |
| 4.4.3 试听音乐并反馈 | 第42-44页 |
| 4.4.4 做出联合推荐 | 第44页 |
| 4.5 结果对比与分析 | 第44-46页 |
| 4.6 难点与创新点 | 第46页 |
| 4.7 系统中存在的问题与不足 | 第46-48页 |
| 4.8 本章总结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 主要结论 | 第49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
