Många uppgifter i hämtning av musikinformation, såsom rekommendationer, och spellista generation för online-radio, faller naturligt in i fråge-för-exempel inställning, där en användare frågar systemet genom att tillhandahålla en låt, och systemet svarar med en lista över relevanta eller liknande sång rekommendationer. Sådana tillämpningar är i slutändan beroende av begreppet likhet mellan poster för att ge resultat av hög kvalitet. Nuvarande toppmoderna system använder sig av samverkande filtermetoder för att representera musikaliska objekt och på ett effektivt sätt jämföra objekt när det gäller deras ingående användare. Medan samverkande filtertekniker fungerar bra när historiska data finns tillgängliga för varje post, hindrar deras beroende av historiska data prestanda på nya eller impopulära objekt. För att bekämpa detta problem förlitar sig utövare på innehållsbaserad likhet, som naturligtvis sträcker sig till nya objekt, men som vanligtvis överträffas av samverkande filtermetoder. I detta dokument föreslår vi en metod för att optimera innehållsbaserad likhet genom att lära av ett urval av samverkande filterdata. Den optimerade innehållsbaserade likheten metrisk kan sedan användas för att svara på frågor om nya och impopulära objekt, samtidigt som hög rekommendation noggrannhet. Det föreslagna systemet ger exakta och effektiva representationer av ljudinnehåll, och experimentella resultat visar betydande förbättringar i noggrannhet jämfört med konkurrerande innehållsbaserade rekommendationstekniker.
Mcfee m.fl. REF föreslog en metod för att optimera innehållsbaserad likhet genom att lära sig av ett urval av samverkande filterdata, som använde en variation på den typiska påse-of-words-metoden för ljudfunktionsextraktion.
Learning Content Similarity for Music Recommendation
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}