[發(fā)明專利]一種融合節(jié)點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法

有效

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• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113268629B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發(fā)明（設計）人: 王晨旭;郭晨野;楊煜;索凱強
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06F16/683
• 分類號: G06F16/683;G06F16/64;G06F16/65
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

一種融合節(jié)點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法，包括以下步驟：通過歌單訓練集的異構數(shù)據(jù)構建歌單異構圖；通過歌單異構圖，對每個歌單進行融合節(jié)點偏好的鄰居采樣，得到包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息；包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息使用word2vec技術進行歌單連續(xù)特征表示；采用譜聚類算法對歌單的連續(xù)特征表示進行聚類分析，得到歌單聚類結果；根據(jù)歌單聚類結果，計算出每類中各導航類標簽的權重值，再使用局部敏感哈希技術，完成對目標歌單的標簽推薦。本發(fā)明具有結構簡單，推薦高效的特點。相比于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法，本發(fā)明的歌單標簽推薦的準確率高、推薦速度快。

技術領域

本發(fā)明屬于音樂推薦系統(tǒng)領域，具體涉及一種融合節(jié)點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法。

背景技術

近年來，網(wǎng)易云音樂推出的歌單功能，使云音樂打破了傳統(tǒng)專輯歌手歌單分類組織的方式。以歌單為核心的播放模式，可以以社交化的分享和個性化的推薦來解決用戶發(fā)現(xiàn)尋找音樂的需求。其中，歌單標簽對于改善在線音樂用戶的聽歌體驗，鼓勵用戶制作個性化歌單方面具有重要作用。在大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展的背景下，我們可以從大量帶有專家標簽的歌單中隱含地推斷出歌單中歌曲的特征，使歌單標簽推薦成為可能。協(xié)同過濾算法在音樂推薦領域的應用非常普遍，其算法一般分為數(shù)據(jù)收集、相似度計算和給出推薦結果三步。然而，在大數(shù)據(jù)時代下，由于歌單數(shù)據(jù)的高維稀疏性以及過分關注交互關系的原因，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法在進行歌單標簽推薦時存在容易推薦熱門標簽，推薦用時久等問題，使得這種方法很難在實踐中得以應用。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術中的問題，本發(fā)明目的在于提供一種融合節(jié)點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下的技術方案實現(xiàn)：

一種融合節(jié)點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法，包括以下步驟：

步驟1：通過歌單訓練集的異構數(shù)據(jù)構建歌單異構圖；

步驟2：通過歌單異構圖采用基于歌曲元路徑以及基于歌手元路徑，對每個歌單進行融合節(jié)點偏好的鄰居采樣，得到包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息；

步驟3：包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息使用word2vec技術進行歌單連續(xù)特征表示；

步驟4：采用譜聚類算法對歌單的連續(xù)特征表示進行聚類分析，得到歌單聚類結果；

步驟5：根據(jù)歌單聚類結果，計算出每類中各導航類標簽的權重值，再使用局部敏感哈希技術，完成對目標歌單的標簽推薦。

進一步的，步驟1的具體過程為：

步驟1.1：根據(jù)如下公式連接歌單節(jié)點和歌曲節(jié)點若第i個歌單L_i中的歌曲列表中不包含歌曲m_j，則歌單節(jié)點和歌曲節(jié)點之間不存在邊，否則，歌單節(jié)點和歌曲節(jié)點之間存在歌曲-歌單邊

步驟1.2：根據(jù)如下公式連接歌單節(jié)點和歌手節(jié)點若第i個歌單L_i中的歌手列表中不含有歌手s_j，那么歌單節(jié)點和歌手節(jié)點之間就不存在邊，否則，歌單節(jié)點和歌手節(jié)點之間存在歌手-歌單邊

步驟1.3：根據(jù)如下公式連接歌單節(jié)點和用戶節(jié)點若第i個歌單L_i的創(chuàng)建者不為u_j，則歌單節(jié)點和用戶節(jié)點之間沒有邊，否則，歌單節(jié)點和用戶節(jié)點之間存在用戶-歌單邊

進一步的，步驟1.1中，歌曲-歌單邊如下式所示：

其中，為歌曲m_j出現(xiàn)的次數(shù)，M_num為歌曲總數(shù)，G_L為歌單異構圖，為歌曲特征；步驟1.2中，歌手-歌單邊如下式所示：