I detta dokument föreslår vi Personalized Markov Embedding (PME), en nästa-låt rekommendation strategi för online karaoke användare. Genom att modellera det sekventiella sångbeteendet bäddade vi först in låtar och användare i ett euklideiskt utrymme där avstånden mellan sånger och användare återspeglar styrkan i deras relationer. Sedan, med tanke på varje användares sista låt, kan vi generera personliga rekommendationer genom att rangordna kandidatlåtarna enligt inbäddningen. Dessutom kan PME utbildas utan krav på innehållsinformation. Slutligen utför vi en experimentell utvärdering på en verklig värld data som tillhandahålls av ihou.com som är en online karaoke webbplats lanseras av iFLYTEK, och resultaten tydligt visar effektiviteten av PME.
REF föreslog Personalized Markov Embedding (PME) för att kartlägga användare och låtar till en Euclidean utrymme genom att modellera de sekventiella sång beteenden, förutsägelsen och rekommendationen utförs på basen av inbäddningar.
Personalized next-song recommendation in online karaokes
{'venue': "RecSys '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}