大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用

张玉忠; 方艾; 金铎; 袁立宇

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.008

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大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用

专题：大数据技术与应用 | 更新时间：2024-06-05

- 大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用
- Big Data Improving Recommendation Quality in Music Applications
- 电信科学 2014年30卷第10期页码：43-47
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "张玉忠，男，中国电信股份有限公司广东研究院工程师，主要研究方向为数据挖掘、云计算。" ]
  [ "方艾，男，中国电信股份有限公司广东研究院工程师，主要研究方向为数据挖掘、云计算。" ]
  [ "金铎，男，中国电信股份有限公司广东研究院高级工程师，主要研究方向为电子商务、电子支付。" ]
  [ "袁立宇，男，中国电信股份有限公司广东研究院工程师，主要研究方向为软件开发。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.008
  中图分类号：
- 网络出版日期：2014-10，
  
  纸质出版日期：2014-10-20
- 稿件说明：
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张玉忠, 方艾, 金铎, 等. 大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用[J]. 电信科学, 2014,30(10):43-47.

Yuzhong Zhang, Ai Fang, Duo Jin, et al. Big Data Improving Recommendation Quality in Music Applications[J]. Telecommunications science, 2014, 30(10): 43-47.
张玉忠, 方艾, 金铎, 等. 大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用[J]. 电信科学, 2014,30(10):43-47. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.008.

Yuzhong Zhang, Ai Fang, Duo Jin, et al. Big Data Improving Recommendation Quality in Music Applications[J]. Telecommunications science, 2014, 30(10): 43-47. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.008.

摘要

基于音乐推荐的应用实例，探索和实现了大数据如何提高推荐质量的过程及方法。提出通过建立基于RFM模型的用户歌曲综合评分体系，在推荐算法中引入项目稀疏度、重叠度、可信度概念作为调整因子，在混合推荐时引入飙升词、内容标签和二次规则过滤等组合方法以解决推荐系统面临的常见问题，为大数据应用提供具体的参考和指导。

Abstract

The process and methods of big data improved recommendation quality in music applications were focused. The individual music score system referring RFM model was described. The sparsity and overlapping and reliability was applied to adjust recommendation algorithm

combined soaring words and content labels and filtering rules with mixing recommendation to resolve the common problems of recommendation system.

关键词

Keywords

references

大数据就在你身边 . http://info.secu.hc360.com/2014/01/201838764677.shtml http://info.secu.hc360.com/2014/01/201838764677.shtml , http://info.secu.hc360.com/2014/01/201838764677.shtml , 2014

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