基于FM和用户行为预测的音乐推荐算法

"这篇论文探讨了融合因子分解机（Factorization Machine, FM）和用户行为预测的音乐推荐方法，旨在解决传统音乐评分推荐模式中用户评分缺失和主观差异性大的问题。通过分析用户行为数据，构建行为特征模型，预测用户行为类型，并利用FM来挖掘音乐和用户属性特征，以填充推荐稀疏矩阵，降低数据稀疏性对预测的影响。这种方法相比于传统推荐系统，更能从用户的历史行为中挖掘兴趣倾向，实验结果显示在音乐推荐中具有良好的效果。" 本文首先指出了当前数字音乐服务面临的挑战，即如何在海量音乐中提供个性化推荐。早期的音乐推荐系统主要依赖于音乐的特征分析，但这种方法需要专业知识，推荐结果往往缺乏个性化。李瑞敏等人提出的基于用户-标签-项目语义挖掘的推荐系统采用了协同过滤，侧重于个性化，但仍有改进空间。 因子分解机（FM）作为一种新型的推荐模型，因其在处理高维稀疏数据时的强大能力而被广泛应用于推荐系统。FM能有效捕捉特征之间的潜在交互，因此在学生模型预测、手机软件推荐和社交媒体检索等领域表现出色。论文提出将FM与用户行为预测相结合，通过构建用户行为特征模型，预测用户可能的行为类型，这有助于更准确地理解用户的兴趣。 在音乐推荐过程中，论文的方法首先提取用户的行为数据，构建行为特征模型，这个模型可以揭示用户行为与其兴趣的关联。然后，FM被用来分析这些特征，预测用户可能对哪些音乐有兴趣，从而填充推荐矩阵，减少由于评分缺失或主观性导致的不确定性。实验结果证明，这种融合了FM和用户行为预测的推荐方法在解决数据稀疏性问题上是有效的，并在音乐推荐上展现出优于传统方法的性能。 这篇论文为音乐推荐系统提供了一个新的视角，即通过用户行为预测与FM的结合，提升推荐的准确性和个性化。这种方法不仅能够更好地适应用户的变化兴趣，还能克服评分数据不完整的问题，对于未来音乐推荐系统的设计和优化具有重要的参考价值。