Det finns olika typer av sociala medier information, inklusive olika typer av objekt och relationer mellan dessa objekt, i musik sociala samhällen som Last.fm och Pandora. Denna information är värdefull för musikrekommendation. Det finns dock två huvudutmaningar för att utnyttja denna rika information om sociala medier: a) Det finns många olika typer av objekt och relationer i musiksociala gemenskaper, vilket gör det svårt att utveckla en enhetlig ram som tar hänsyn till alla objekt och relationer. (b) I dessa samhällen är vissa relationer mycket mer sofistikerade än parvisa relationer, och kan därför inte bara modelleras med ett diagram. Vi föreslår en ny musikrekommendationalgoritm genom att använda både flera typer av information om sociala medier och akustiskt innehåll. Istället för graf, använder vi hypergraf för att modellera de olika objekt och relationer, och betraktar musik rekommendation som ett rankningsproblem på denna hypergraf. Medan en kant av en vanlig graf endast förbinder två objekt, representerar en hyperedge en uppsättning objekt. På så sätt kan hypergraf naturligt användas för att modellera högorderrelationer.
För att ta itu med detta problem modellerar REF ) högre ordningsförhållanden i det sociala nätverket som en enhetlig hypergraf och betraktar rekommendationen som ett rankningsproblem på den konstruerade hypergrafen.
Using rich social media information for music recommendation via hypergraph model
{'venue': 'TOMCCAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}