提升音樂(lè)推薦系統(tǒng)性能構(gòu)想探討(2)

　�。ǘ�）DBSCAN聚類算法的應(yīng)用

　　第二組數(shù)據(jù)是以一首歌為元組，包括歌曲的各個(gè)量化的自身屬性。用DBSCAN算法，每一個(gè)點(diǎn)代表一首歌，使數(shù)據(jù)聚類成簇，對(duì)歌曲進(jìn)行分組。在實(shí)際情況中，一首歌曲的屬性多種多樣，有節(jié)奏快慢、發(fā)行時(shí)間、傳達(dá)的情緒等等，每一個(gè)屬性決定著一個(gè)維度，他們構(gòu)成多維數(shù)據(jù)。屬性種類越廣泛，越齊全，得到的結(jié)果也將越精確。本次實(shí)驗(yàn)將其簡(jiǎn)化為二維，僅用節(jié)奏快慢和發(fā)行時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。這兩類數(shù)據(jù)在去除單位后的數(shù)值上有差異，并不方便進(jìn)行比較和處理。因此，要把數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。通過(guò)該聚類算法得到歌曲分類為{a，c，g，h}、{b，d}，其中，{f}，{e}可算作噪聲點(diǎn)。

　　（三）兩類算法結(jié)果綜合分析的應(yīng)用

　　假設(shè)用戶聽(tīng)了歌曲c，要對(duì)該用戶推薦歌曲，綜合結(jié)果如下：從上面兩種方法中得到的兩個(gè)關(guān)于c的結(jié)果，分別是關(guān)聯(lián)規(guī)則{a,c}和同類歌曲{a,c,g,h}，再將兩個(gè)集合取并集，根據(jù)受歡迎程度（本次只按照點(diǎn)擊量表示）將歌曲分別排序，推薦并集內(nèi)熱度高的歌曲。

　　三、音樂(lè)推薦系統(tǒng)拓展延伸

　�。ㄒ唬┮魳�(lè)社交

　　音樂(lè)推薦系統(tǒng)與音樂(lè)交流平臺(tái)相結(jié)合。把音樂(lè)推薦軟件可以搭建在音樂(lè)交流平臺(tái)上，讓獲得相同或類似推薦的用戶參與交流和分享，讓最受青睞的歌曲及時(shí)得到分享，最大限度地發(fā)揮音樂(lè)推薦系統(tǒng)的作用。

　�。ǘ�）音樂(lè)與天氣

　　音樂(lè)推薦與地域天氣相結(jié)合。使喜歡關(guān)注天氣預(yù)報(bào)的人，能方便的看到自己喜歡的音樂(lè)歌曲，使喜歡歌曲的人也能隨時(shí)觀察到他需要的天氣情況。天氣也是影響用戶聽(tīng)歌的重要因素，把歌曲的特點(diǎn)與天氣影響人們情緒變化規(guī)律的特點(diǎn)恰當(dāng)?shù)亟Y(jié)合起來(lái)，在推薦歌曲時(shí)，根據(jù)該地區(qū)的天氣預(yù)報(bào)選擇歌曲。例如，在下雨天推薦舒緩溫柔的歌曲，天氣晴朗時(shí)推薦活潑歡快的歌曲，在炎熱的夏天推薦清爽宜人的音樂(lè)歌曲。

　　四、結(jié)束語(yǔ)

　　推薦系統(tǒng)作為大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用正在日新月異地發(fā)展創(chuàng)新，推薦系統(tǒng)可以由點(diǎn)到線，再由線拓展到面，繼續(xù)呈扇面擴(kuò)展開(kāi)來(lái)，進(jìn)而形成功能巨大的發(fā)散型推薦系統(tǒng)，使其信息數(shù)據(jù)和服務(wù)范圍涵蓋音樂(lè)、圖書(shū)、影視、日常百貨以及所有商品，為用戶提供越來(lái)越全面、推薦更加精準(zhǔn)化人性化的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)商家效益最大化的目的。

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