基于近邻用户协同过滤算法的音乐推荐系统

最新推荐文章于 2025-05-19 16:54:25 发布
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#协同过滤算法 #音乐推荐系统 #网络爬虫 #豆瓣数据集

本文介绍了一种基于用户行为的协同过滤音乐推荐系统。系统通过爬取真实用户数据，使用余弦相似度计算用户间的相似度，并结合快速排序算法确定推荐列表。最终实现了个性化音乐推荐。

0. 摘 要

基于近邻用户的协同过滤音乐推荐系统，主要是将与目标用户有相同行为和兴趣爱好的用户，形成一个最近邻的推荐群组，从最近邻推荐群组中产生最终的目标用户推荐列表。该推荐系统通过网络爬虫获取虾米音乐网站真实未脱敏用户的行为信息，采用余弦相似度作为求解相似矩阵的算法，从而为目标用户推荐喜欢的音乐，达到推荐目标。

1. 引言

1.1 研究背景

人类已经进入信息爆炸的时代，面对这么庞大的信息，是很难进行人为筛选的，特别是我们经常接触到的信息，比如电影、音乐等等。我们该如何去选择。这给用户带来了很大的困难，在这种情况下一个好的推荐系统是非常有用的。

对于音乐推荐系统来说，推荐系统主要是通过一些已有的用户行为习惯，找到有相同爱好的用户群组，然后分析群组中的用户行为，获取目标用户对歌曲的评分，从而实现个性化的音乐推荐服务，让用户能够通过推荐系统找到自己最感兴趣的音乐。

目前豆瓣FM、网易云音乐等在音乐推荐方面做的比较成功的公司，他们不仅有大量的用户，而且有丰富的用户行为信息，通过用户行为数据这些公司可以挖掘大量有价值的信息，从而做到更加个性化的推荐服务。

1.2 协同过滤推荐算法

协同过滤技术是目前研究最多、应用最广泛的电子商务推荐技术之一[1]。协同过滤算法的主要思想是，根据具有相同的行为兴趣的用户，可以将所有用户按照其行为习惯以及兴趣爱好分成几个推荐的用户群组，对于某个目标用户的推荐可以根据其所属的用户组中的其他用户的偏好来进行推荐。

协同过滤算法可分为两类，分别是基于用户行为的的协同过滤算法和基于内容上的协同过滤算法[2]。基于用户的协同过滤算法主要是通过与其有相同行为和兴趣爱好的用户，形成一个最近邻的推荐群组，最终的推荐行为是从这个推荐群组中产生的。基于内容的协同过滤算法是根据用户对相同 item 的评价来得到最终目标用户的评分结果，从而实现推荐。本文的音乐推荐系统主要是基于用户行为的协同过滤算法。

2. 音乐推荐系统及实现算法

该音乐系统的整个系统框架构成如图1所示。该框架可以分成以下几个部分：数据集获取、数据预处理、数据分析及算法设计和最终推荐结果的输出部分。


这里写图片描述
图 1 音乐推荐系统框架构成

2.1 数据集获取

在互联网上有一个叫 MillionSongDataset [3]音乐数据集，它上面收集了目前100多万流行歌曲的信息，以及部分用户的行为信息。但所有数据都是进行脱敏后的数据，只能做研究，要想进行真实的音乐推荐服务，需要获取真实的用户行为数据。该音乐推荐系统最终目的是构建一个真实可用的基于Android移动端的音乐推荐系统，本文只涉及推荐系统构建及算法设计部分，Android端的设计不在本文考虑范围，所以所有信息必须是真实可靠未脱敏数据。

为获取真实可靠未脱敏数据，本文利用目前主流 webmagic 爬虫进行真实数据的获取。目前针对虾米音乐社区进行了用户行为信息爬取，最终获取了大约50万条真实未脱敏的用户行为数据。数据 schemas 包括4部分，userID是虾米音乐网站真实用户昵称，SongName是该用户听过的歌曲名，Singer是该歌曲的演唱者，Count是用户听过该歌曲的次数。原始数据集数据如表1所示：


表1 爬取虾米音乐网站得到的原始数据集

UserIDSongNameSingerCount
唐喜卡农D大调群星1
sora往日时光黛青塔娜8
king水城万晓利3
糖小孩盛夏光年林忆莲1
sora卡农D大调群星2

2.2 数据预处理

由于爬取到的原始数据有的信息丢失，我们需要对原始数据集进行信息规整，删除丢失信息的用户数据数据。并且原始数据记录的是每个用户每天的行为，但实际情况一个用户不可能只有一条记录，比如某用户昨天听了某歌曲共3次，今天该用户又听了该歌曲5次，那么数据预处理部分我们要对这部分用户的行为信息进行预处理，得到该用户该歌曲共8次，最终我们要得到用户在历史行为上的行为总和。此处数据预处理是用阿里巴巴的 ODPS（OpenDataProcessingServices） 平台进行处理。预处理代码参见Github[4]。

2.3 数据分析及算法设计

2.3.1 用户评价矩阵

推荐的第一步我们需要得到每个用户对每首歌的一个评价矩阵。这里我们用表1的数据为例，得到表2的用户评价矩阵R。矩阵的第一行表示不同的歌曲，矩阵的第一列表示不同的用户，矩阵中对应的坐标是某用户听过某首歌的次数，为空表示该用户没有听过该首歌。


表2 用户评价矩阵

…卡农D大调往日时光水城盛夏光年…
唐喜1
sora8
king3
糖小孩21
…
2.3.2 用户相似度求解

衡量用户相似度的方法有很多，如余弦相似度、皮尔逊相似度、Jaccard相似度、LSH等等，本文利用最经典的余弦相似度。余弦相似度公式如下[5]：

Cos(U1,U2)=∑y∈Ru1⋂∈Ru2Ru1,y∗Ru2,y∑y∈RU1R2u1,y−−−−−−−−−−√∗∑y∈RU2R2u2,y−−−−−−−−−−√

2.3.3 推荐评分

通过2.3.2得到用户相似度之后，需要求解目标用户的最近邻用户，这里用快速排序算法来获取 TopK 个最近邻用户，即与目标用户相似度最高的前K个用户。接下来是用最近邻用户的评分来给目标用户进行推荐。音乐推荐系统评分的公式[7]如下：

Recommend(u,i)=∑v∈UCos(u,v)∗Rv,i∑v∈U|Cos(u,v)|−−−−−−−−−−−−−√

Recommend(u,i) 表示用户对音乐评分值， U 是与目标用户有相同爱好的用户群组，R是评价矩阵。得到推荐矩阵之后，再利用快速排序算法来提取目标用户评分最高的前 K 首歌作为最终的推荐结果。

3. 算法结果输出

通过上面的推荐算法之后得到最终的目标用户的推荐结果，推荐结果表如表3所示。其中SongName是推荐的歌名，Singer是其演唱者，Socre是评分值，就是最终推荐的依据。


表3 推荐结果表

SongNameSingerSocre
奇妙能力歌陈粒123.07836337387708
易燃易爆炸陈粒106.76131934980407
Night TimeThe fin.43.718180863139686
Loving StrangersRussian Red43.246429879044435
Sorrow Is My Lover热斑34.292579972249285
青春修炼手册TFBOYS32.82627477172324

4. 总结

本文的主要工作是利用真实未脱敏的虾米音乐用户的行为数据，采用已有的基于用户的协同过滤算法，完成了一个推荐算法的所有过程，实现了推荐的基本功能，最终得到我们对目标用户的推荐结果。

参考文献

[1]LAWRENCERD, ALMASIGS, KOTLYARV, et al. Personalization of supermarket product recommendations
[ R]. IBM Research Report,2000(7):173-181
[2]徐小伟. 基于信任的协同过滤推荐算法在电子商务推荐系统的应用研究. 东华大学. 2013
[3]http://labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/
[4]https://github.com/Aaron0927/musicRecommend
[5]https://zh.wikipedia.org/wiki/余弦相似性
[6]郭艳红.推荐系统的协同过滤算法与应用研究.大连理工大学博士学位论文.2008:1-41
[7]李雪. 基于协同过滤的推荐系统研究. 吉林大学. 2010

【完】

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<think>好的，我现在需要处理用户关于协同过滤算法在音乐推荐系统中的应用的问题。用户已经提供了四个引用资料，我需要结合这些资料来构建一个结构清晰的中文回答，同时遵循系统级指令，比如正确使用LaTeX格式和相关问题的生成。 首先，我需要理解协同过滤的基本原理。根据引用[1]和[3]，协同过滤分为用户基和物品基。用户基的方法是找到相似用户群组，然后推荐他们喜欢的物品。物品基则是找相似物品。这部分需要简明扼要地解释，可能需要使用数学公式，比如相似度计算的余弦相似度，用户评分的加权平均。要注意用行内LaTeX格式，例如$w_{u,v}$和$r_{v,i}$。 接下来是具体应用步骤，引用[3]提到数据收集（如爬取虾米音乐数据）、相似度计算（余弦相似度）、生成推荐。这里要分点说明，每个步骤简要展开，比如数据包括用户行为、音乐信息，相似度计算的具体公式，以及推荐的生成方法。 然后是系统实现，引用[2]和[4]提到使用Spring Boot框架，系统特点如开源、安全（用户密码加密）等。需要提到技术架构，比如前端、后端、数据库，可能还需要简要说明推荐模块的实现。 优缺点部分，引用[1]指出协同过滤的优点是个性化推荐和发现长尾物品，缺点是冷启动和数据稀疏性。这里需要平衡正反两面，并且自然地引用资料中的内容，比如在末尾添加引用标识。 最后生成相关问题，需要根据内容提出三个相关的问题，比如冷启动的解决方法、余弦相似度的其他替代方法、Spring Boot在系统中的作用等。 需要注意的是，所有行内数学公式必须用$...$，比如余弦相似度公式： $$sim(u,v) = \frac{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{u,i} - \bar{r}_u)(r_{v,i} - \bar{r}_v)}{\sqrt{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{u,i} - \bar{r}_u)^2} \sqrt{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{v,i} - \bar{r}_v)^2}}$$ 这个公式要单独成段，使用$$...$$格式，并且检查LaTeX语法是否正确。 另外，回答要使用中文，结构清晰，分步骤说明。确保每个引用在适当的位置添加标识，例如在提到数据爬取时引用[3]，在系统架构时引用[2]和[4]。 现在需要组织这些内容，确保逻辑连贯，符合用户的要求。同时检查是否有遗漏的要点，比如协同过滤的具体类型、系统实现的技术细节、优缺点等。可能还需要考虑用户的实际应用场景，比如音乐推荐的个性化如何实现，如何解决冷启动问题，但这些问题可能在相关问题部分提出，而回答中简要提及即可。 最后，生成的相关问题需要与内容紧密相关，能够引导用户进一步探索，比如关于优化方法、应用场景、算法比较等。</think>### 协同过滤算法在音乐推荐系统的应用 协同过滤算法通过分析用户历史行为数据（如播放、收藏、评分等）来预测其兴趣偏好，并推荐相似用户或物品。以下是其核心应用方法： --- #### 一、协同过滤算法原理 1. **用户基协同过滤** 找到与目标用户兴趣相似的“近邻用户群组”，根据群组偏好生成推荐列表[^3]。 预测公式： $$\hat{r}_{u,i} = \bar{r}_u + \frac{\sum_{v \in N(u)} w_{u,v}(r_{v,i} - \bar{r}_v)}{\sum_{v \in N(u)} |w_{u,v}|}$$ 其中，$w_{u,v}$为用户$u$与$v$的相似度，$r_{v,i}$为用户$v$对物品$i$的评分。 2. **物品基协同过滤** 计算音乐之间的相似度，推荐与用户已听歌曲相似的物品。常用余弦相似度： $$sim(i,j) = \frac{\sum_{u \in U_{ij}} r_{u,i} \cdot r_{u,j}}{\sqrt{\sum_{u \in U_{ij}} r_{u,i}^2} \sqrt{\sum_{u \in U_{ij}} r_{u,j}^2}}}$$ --- #### 二、具体应用步骤 1. **数据收集与处理** - 通过爬虫获取用户行为数据（如虾米音乐的播放记录、收藏列表）[^3] - 构建用户-物品评分矩阵，处理缺失值（如均值填充）。 2. **相似度计算** 使用余弦相似度或皮尔逊相关系数衡量用户/物品相似性。例如，用户$u$和$v$的相似度： $$sim(u,v) = \frac{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{u,i} - \bar{r}_u)(r_{v,i} - \bar{r}_v)}{\sqrt{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{u,i} - \bar{r}_u)^2} \sqrt{\sum_{i \in I_{uv}} (r_{v,i} - \bar{r}_v)^2}}$$ 3. **生成推荐列表** 根据Top-K相似用户或物品的评分加权预测，排序后返回前N项结果。 --- #### 三、系统实现（以Spring Boot为例） 1. **技术架构** - **前端**：Vue/React展示推荐结果 - **后端**：Spring Boot处理推荐逻辑[^2] - **数据库**：MySQL存储用户行为数据，Redis缓存相似度矩阵[^4] 2. **关键模块** ```python # 示例：用户相似度计算（Python伪代码） def user_similarity(user1, user2): common_items = find_common_rated_items(user1, user2) numerator = sum((r1 - mean1) * (r2 - mean2) for r1, r2 in common_items) denominator = sqrt(sum((r1 - mean1)**2 for r1, _ in common_items)) * sqrt(sum((r2 - mean2)**2 for _, r2 in common_items)) return numerator / denominator if denominator != 0 else 0 ``` --- #### 四、优缺点分析 - **优点**： - 个性化强，能发现长尾音乐[^1] - 无需先验知识，依赖用户行为数据即可 - **缺点**： - 冷启动问题：新用户/新音乐缺乏数据 - 数据稀疏性：用户行为矩阵通常高度稀疏 ---
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