25、音乐推荐系统与昆虫叮咬特征提取

音乐推荐系统与昆虫叮咬特征提取

音乐推荐系统

音乐无处不在，只需轻点一下，数百万人就能获取数百万首歌曲。随着歌曲、乐队和艺术家数量的不断增加，音乐听众面临着过多的选择，他们总是试图找到符合自己品味的音乐，这也推动了音乐推荐领域的发展。近年来，像 Pandora、Spotify 和 Last.fm 等服务纷纷涌现，试图找到完美的解决方案，但尚未完全成功。音乐选择受个人品味、对特定艺术家的信任和喜爱等因素影响，而这些因素很难被机器或软件量化，因此服务提供商很难为用户找到真正有趣且符合其品味的音乐。

目前常见的推荐系统有协作过滤（CF）和基于内容的推荐系统。协作过滤依赖其他用户的行为来提供推荐，而基于内容的系统则使用项目的内容进行推荐。

相关工作

• 用户 - 项目评分矩阵 ：协作过滤技术基于用户 - 项目评分矩阵这一数据结构，该矩阵存储了每个用户对每个项目的评分。如果用户 Ui 听了项目 Ij Sij 次，那么 Sij 就会被放置在对应于用户 Ui 和项目 Ij 的单元格中。以下是 m 个用户和 n 个项目的用户 - 项目矩阵示例：
  | Item / User | I1 | I2 | … | In |
  | — | — | — | — | — |
  | U1 | S11 | S12 | … | S1n |
  | U2 | S21 | S22 | … | S2n |
  | … | … | … | … | … |
  | Um | Sm1 | Sm2 | … | Smn |

• 协作过滤（CF）技术