| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 主流音乐推荐算法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于社交关系的音乐推荐 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于文本标签的音乐推荐 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 融合社交网络信任度和用户偏好的音乐推荐算法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于用户主题模型改进的音乐推荐算法 | 第16页 |
| 1.3.3 基于分类用户行为特征改进的音乐推荐算法 | 第16-17页 |
| 1.3.4 系统设计与实现 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 融合社交网络信任度和用户偏好的音乐推荐算法 | 第19-33页 |
| 2.1 融合社交网络信任度的音乐推荐算法 | 第19-25页 |
| 2.1.1 图模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 重启性随机游走(RWR) | 第20-23页 |
| 2.1.3 修正的随机游走信任度 | 第23页 |
| 2.1.4 融合随机游走信任度和用户偏好的协同过滤 | 第23-25页 |
| 2.2 实验结果及分析 | 第25-31页 |
| 2.2.1 Million Song Dataset数据集 | 第25-26页 |
| 2.2.2 实验数据集 | 第26-27页 |
| 2.2.3 评价指标 | 第27页 |
| 2.2.4 实验对比 | 第27-31页 |
| 2.2.4.1 θ参数调节 | 第27-28页 |
| 2.2.4.2 RWCF与三种推荐算法的对比 | 第28-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于用户主题模型改进的音乐推荐算法 | 第33-45页 |
| 3.1 推荐方法 | 第33-39页 |
| 3.1.1 LDA生成模型 | 第33-34页 |
| 3.1.2 模型训练以及参数选择 | 第34-35页 |
| 3.1.3 音乐特征提取与用户偏好建模 | 第35-38页 |
| 3.1.3.1 音乐特征提取 | 第35-36页 |
| 3.1.3.2 用户偏好建模 | 第36-38页 |
| 3.1.4 基于用户主题模型的音乐推荐 | 第38-39页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.2.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 3.2.2 评价指标 | 第40页 |
| 3.2.3 结果比较 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于分类用户行为特征改进的音乐推荐算法 | 第45-55页 |
| 4.1 基于分类用户行为特征改进的随机游走 | 第45-51页 |
| 4.1.1 基于图的推荐 | 第45-46页 |
| 4.1.2 音乐社区中的用户行为定义 | 第46-47页 |
| 4.1.3 特征提取 | 第47-48页 |
| 4.1.4 构建PAF和TAF二分图 | 第48-50页 |
| 4.1.5 基于分类用户行为特征的随机游走 | 第50-51页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第51-53页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第51页 |
| 4.2.2 结果比较 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 音乐推荐系统需求分析及设计 | 第55-61页 |
| 5.1 需求分析 | 第55-56页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第56-59页 |
| 5.2.1 系统功能划分 | 第56页 |
| 5.2.2 系统逻辑架构 | 第56-58页 |
| 5.2.3 推荐算法层详细设计 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 音乐推荐系统实现与测试 | 第61-67页 |
| 6.1 系统实现 | 第61-64页 |
| 6.1.1 服务端API | 第61页 |
| 6.1.2 模块实现 | 第61-64页 |
| 6.2 系统测试 | 第64-65页 |
| 6.2.1 测试环境 | 第64页 |
| 6.2.2 测试方法 | 第64-65页 |
| 6.2.3 对比分析 | 第65页 |
| 6.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67-68页 |
| 7.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
