(untitled) - Nguyễn, Thị Trang (Cần Thơ, 2020)
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 %).
Keywords: Music,Âm nhạc; Data processing,Xử lý dữ liệu