Hệ thống gợi ý nhạc dựa vào đặc trưng thời gian nghe nhạc : Luận văn tốt nghiệp Cao học. Ngành khoa học máy tính
Để đưa ra gợi ý phù hợp, hầu hết các hệ thống gợi ý trong lĩnh vực âm nhạc thường tập trung vào mối quan hệ về đặc điểm giữa người dùng trước đây với người dùng tương tự hiện tại. Tuy nhiên, việc nghe nhạc cũng tuỳ vào thời đi...
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2020
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
LEADER | 02368nam a2200217Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | CTU_237103 | ||
008 | 210402s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 780.285 | ||
082 | |b Tr106 | ||
100 | |a Nguyễn, Thị Trang | ||
245 | 0 | |a Hệ thống gợi ý nhạc dựa vào đặc trưng thời gian nghe nhạc : | |
245 | 0 | |b Luận văn tốt nghiệp Cao học. Ngành khoa học máy tính | |
245 | 0 | |c Nguyễn Thị Trang ; Trần Nguyễn Minh Thư (Cán bộ hướng dẫn) | |
260 | |a Cần Thơ | ||
260 | |b Trường Đại học Cần Thơ | ||
260 | |c 2020 | ||
520 | |a Để đưa ra gợi ý phù hợp, hầu hết các hệ thống gợi ý trong lĩnh vực âm nhạc thường tập trung vào mối quan hệ về đặc điểm giữa người dùng trước đây với người dùng tương tự hiện tại. Tuy nhiên, việc nghe nhạc cũng tuỳ vào thời điểm mà người nghe sẽ chọn những bài hát khác nhau. Trong nghiên cứu này, hệ thống gợi ý dựa trên thời điểm nghe như buổi sáng, buổi trưa, buổi tối, ngày trong tuần, cuối tuần, vv được xây dựng và thực nghiệm. Để có được danh sách gợi ý phù hợp, người dùng có cùng thói quen nghe được phân loại bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm k-means kết hợp với thuật toán lọc cộng tác. Phương pháp đề xuất đã được đánh giá bằng thực nghiệm trên tập dữ liệu Lastfm-dataset-1k. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất đã cải thiện đáng kể thời gian thực hiện (với số cụm k = 4, thời gian tính toán giảm từ 364 giờ xuống còn 54 giờ) và độ chính xác của nó tương đương với kỹ thuật lọc cộng tác truyền thống (Độ chính xác = 12.7 %). | ||
650 | |a Music,Âm nhạc | ||
650 | |x Data processing,Xử lý dữ liệu | ||
904 | |i Tuyến | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |