提升音樂推薦系統(tǒng)性能構(gòu)想探討

　　摘要：本文從用戶的聽歌數(shù)據(jù)入手，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)提取相關(guān)特征，利用FP-tree算法得到歌曲之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則；在此基礎(chǔ)上，利用DBSCAN聚類算法將歌曲根據(jù)其本身屬性進(jìn)行聚類，找到同類歌曲。最終把兩者有機(jī)結(jié)合，互相補(bǔ)充，使新的推薦系統(tǒng)發(fā)揮更加理想的功能。

　　關(guān)鍵詞：歌曲；FP-tree；關(guān)聯(lián)規(guī)則；聚類；推薦系統(tǒng)；DBSCAN

　　一、推薦系統(tǒng)簡介

　　談起推薦系統(tǒng)首先要從個(gè)性化推薦談起。個(gè)性化推薦是根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)和購買行為，向用戶推薦其感興趣的商品和服務(wù)。隨著電子商務(wù)規(guī)模迅速擴(kuò)大，商品數(shù)量和種類急速增長，顧客需要花費(fèi)大量時(shí)間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關(guān)信息和產(chǎn)品的過程會給用戶帶來極大的不便，從而導(dǎo)致消費(fèi)者不斷流失。為了解決這些問題，個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。本文主要研究大數(shù)據(jù)在音樂推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過一些挖掘算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，預(yù)測用戶喜歡的歌曲類別以及更加具體的特點(diǎn)構(gòu)建用戶畫像，快速準(zhǔn)確推測使用者的喜好，及時(shí)為用戶推薦更多感興趣的信息、數(shù)據(jù)及鏈接，以達(dá)到方便用戶吸引消費(fèi)者的目的。

　�。ㄒ唬┩扑]系統(tǒng)現(xiàn)狀和弊端

　　現(xiàn)在商業(yè)智能平臺上信息量呈爆炸式發(fā)展，但數(shù)據(jù)本身所具有的規(guī)模巨大和不穩(wěn)定性，對人們?nèi)绾螠?zhǔn)確迅速提取出有價(jià)值的信息，仍具有不可忽視的制約作用。比如，實(shí)際上喜歡聽流行歌曲的用戶，因參與合唱活動反復(fù)聽了一些經(jīng)典革命歌曲，使軟件在他結(jié)束合唱活動后，仍然繼續(xù)推薦大量經(jīng)典老歌，導(dǎo)致出現(xiàn)不符合用戶需求的情況。這就是由于推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)過于僵化造成的不良后果。所以，推薦系統(tǒng)還有很多方面的技術(shù)需要優(yōu)化升級。

　　（二）優(yōu)化升級推進(jìn)系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)

　　在設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)過程中，如果強(qiáng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，并采用關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類算法相結(jié)合的方法，則會盡最大可能地避免推薦系統(tǒng)僵化的問題。1、強(qiáng)化優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。在用戶選擇的歌曲中，并非都是用戶所喜愛的，所以，需要將數(shù)據(jù)先進(jìn)行簡單處理。在用戶選擇過的歌曲中，將播放時(shí)間短于總歌曲時(shí)長60%的歌曲剔除；2、采用關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類算法相結(jié)合的方法。聽歌是一種較為個(gè)性的行為，單使用關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦，會導(dǎo)致推薦范圍過于寬泛，沒有針對性；單使用同屬性歌曲推薦，會使用戶永遠(yuǎn)無法嘗試新的歌曲，無法了解與自己類似愛好用戶的選擇。所以把兩者有機(jī)結(jié)合，互相補(bǔ)充，才能使新的推薦系統(tǒng)發(fā)揮更加理想的功能。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則是從每一位用戶出發(fā)，挖掘聽了“a”歌曲的人同時(shí)聽的其它相關(guān)歌曲，形成“a”的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這樣就可以在后續(xù)推薦中，為聽了“a”歌曲的人推薦與“a”相關(guān)的其他歌曲。使用聚類算法是對歌曲的各項(xiàng)屬性進(jìn)行區(qū)別。各項(xiàng)屬性包括節(jié)奏、發(fā)行時(shí)間、語言和情感等。在實(shí)際情況中，用戶的喜好都是獨(dú)特的，不能單純的依靠其他用戶的選擇來推測，這樣就可以做到，為聽過“a”歌曲的用戶推薦與其屬于同一類別的歌曲。

　　二、實(shí)際應(yīng)用

　�。ㄒ唬╆P(guān)聯(lián)規(guī)則FP-tree的應(yīng)用

　　在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析時(shí)，以每個(gè)用戶在一個(gè)時(shí)間段的聽歌情況為一個(gè)元組。值得注意的是，用戶點(diǎn)擊的歌曲并非都是他喜歡的，首先需要對其進(jìn)行預(yù)處理，把用戶聽了一小部分就直接跳過的歌曲直接清除，進(jìn)而排除異常值對最終結(jié)果的影響。首先，設(shè)定最小支持度閾值為50%，最小置信度閾值為75%，將每一位用戶的每一首歌按照遞減的支持度排序，并構(gòu)造FP-tree。從樹根處的節(jié)點(diǎn)向上尋找路徑，挖掘頻繁項(xiàng)集。例如，從h處向上的路徑只有一條且支持度小于最小支持度閾值，所以沒有包含歌曲h的頻繁項(xiàng)集。在歌曲h挖掘完成后對其它歌曲用此方式挖掘FP-tree。從d向上兩條路徑中發(fā)現(xiàn){c，d}支持度為50%和在歌曲c中置信度75%，滿足條件。從歌曲c向上尋找路徑，可發(fā)現(xiàn){a，c}也為頻繁項(xiàng)集，支持度為75%，歌曲c中置信度為75%。通過FP-tree算法，我們得到頻繁項(xiàng)集{a,d},{a,c}。

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