22、基于情感和时间上下文的高效上下文感知音乐推荐

基于情感和时间上下文的高效上下文感知音乐推荐

在当今互联网时代，音乐资源极其丰富，用户在选择符合自己当下心境的音乐时面临诸多困难。为解决这一问题，上下文感知推荐技术应运而生，它能根据用户在不同上下文中的心境来推荐音乐。本文将详细介绍一种基于情感和时间上下文的高效音乐推荐方法。

1. 背景与问题提出

随着智能手机和个人电脑的普及，人们频繁发布微博表达对音乐的看法。然而，互联网上海量的音乐内容让用户难以根据自身兴趣选择音乐，像苹果iTunes和亚马逊MP3等大型在线音乐商店，其在线库中拥有超过2000万首不同的歌曲，这不仅让用户在决策时感到困惑，还十分耗时。

为了给目标用户提供喜爱的音乐内容并减少搜索时间，许多音乐推荐系统（RS）被提出。用户的音乐品味和偏好通常基于多种上下文，如位置、时间、活动、情感、天气和混合上下文等。因此，要实现高效的音乐推荐，考虑用户的各种上下文是很有必要的。

在上下文感知推荐中，通常根据用户过去的音乐历史来分析其品味。音乐内容往往与情感相关，音乐情感和用户偏好之间存在直接联系，但用户对特定音乐的情感上下文难以明确推导。情感感知音乐RS可从用户微博中提取情感上下文，不过目前还没有有效的方法从微博中提取情感并用于推荐。

2. 相关工作

音乐推荐系统主要有协同过滤（CF）和基于内容的过滤两种算法。CF算法基于用户对音乐的明确评分，而基于内容的过滤算法则通过匹配音乐的特征来推荐。情感感知音乐RS在提供高效音乐推荐方面起着重要作用。

相关工作可分为基于环境和基于用户的上下文方法：
- 基于环境的方法 ：用户的情感行为可能受环境上下文影响，