0.摘要:针对音乐推荐和社交媒体推荐设计的模型(PEIA),该模型利用用户长期行为(个性化)和短期行为(情绪)。它充分利用了面向个性的用户特征,面向情感的用户特征以及多面属性的音乐特征。提取用户表示时使用分层注意力机制。NDCG达到了0.5369。 1.问题:(1)由于社交媒体数据非常复杂,如何有效捕获有用信息以进行深入的用户建模?
金融界 2024 年 11 月 14 日消息，国家知识产权局信息显示，腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司申请一项名为“歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法及相关产品”的专利，公开号 CN 118939830 A，申请日期为 2024 年 8 月。专利摘要显示，本申请涉及一种歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法及相关产品。歌曲推荐方法包括...
我们基于python爬虫得到歌词、评论、音频等数据,然后基于BERT与梅尔频谱提取了文本与音频特征,将其转化为了低维向量作为双塔模型等输入,最后基于双塔模型实现了歌曲推荐。 我们的研究意义在于在浩如烟海的音乐数据中为用户推荐了喜欢的歌曲,可以提高用户的体验感以及提高音乐媒体服务水平;另一方面,传统推荐方法采用浅层模型...
音乐分类是指将音频数据按照风格、情感等特征进行分类。在音乐风格分类中,可以通过挖掘领域知识和大量样本数据,来训练分类模型,并通过输入音频数据的方式,来对其进行分类。例如,可以通过基于高斯混合模型的方法将音频数据划分为各种不同的风格类型。此外,还可以通过利用神经网络等方法来实现更准确的音乐分类。 音乐推荐是指...
二阶段建模:解决在预训练多模态对齐中模型训练不充分以及多模态表征融合和筛选的问题。 04 LLM 助力音乐推荐业务 接下来介绍一下 LLM 助力云音乐推荐业务的进展。 1. 歌曲推荐 云音乐首页中的封面推荐场景(主要是日推封面和私人漫游封面)对于模块点击是非常重要的,引入封面的多模态数据可以有效助力首页模块的点击率提...
短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别、SpringBoot、Vue.js、MyBatis-Plus 模块划分:大屏统计端、app端(复刻网页端全部功能)、Python离线分析端、网页用户端(带推荐)、后台管理系统(数据库增删查改) 创新点:spark数据分析、推荐算法(机器学习 模型)、短信、支付、图像识别、前后端分离、离线实时推荐...
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混合模型( G M M )的个性音乐推荐模型的建立方法. 该方法采用M F C C 技术提取歌曲的语音特征, 并利用G M M 算法生成该歌曲的模板, 然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算. 实验结果表明, 利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为9 0 %.关键词: 音乐推荐; M el频率倒谱系数; 高斯混合模型中图...
基于LDA模型的音乐推荐算法
在这篇教程中,我们将构建一个智能音乐推荐系统。该系统将根据用户的历史听歌记录和音乐特征,推荐用户可能喜欢的歌曲。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程,你将学会如何处理数据、构建和训练模型,并将模型应用于实际的音乐推荐任务。