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文檔簡(jiǎn)介
1、在本文中研究了一種新型的音樂推薦方法,即基于移動(dòng)用戶地理信息的音樂推薦。和傳統(tǒng)的音樂推薦系統(tǒng)不同,本文所實(shí)現(xiàn)的音樂推薦系統(tǒng)要根據(jù)移動(dòng)用戶的地理信息來進(jìn)行音樂推薦。傳統(tǒng)的音樂推薦中不會(huì)考慮用戶的位置,但在移動(dòng)環(huán)境中,用戶所處的位置隨時(shí)會(huì)發(fā)生改變,周圍的環(huán)境會(huì)影響到用戶當(dāng)前的心理狀態(tài),繼而影響到用戶對(duì)音樂的感受以及期待,比如當(dāng)一個(gè)人面朝大?;蛱幱谛鷩痰亩际兄畠?nèi)時(shí)收聽同一首歌的感受必然不同,因此推薦給用戶的音樂也應(yīng)隨之改變。
本
2、文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了叫做“Pictune”的音樂推薦系統(tǒng),它能利用網(wǎng)上大量的照片數(shù)據(jù)和其他網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)向處在任何位置的用戶推薦音樂。我們給出了Pictune詳細(xì)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及音樂推薦流程分析。其中本文主要研究并闡述了其中的兩個(gè)難點(diǎn),第一個(gè)難點(diǎn)是任意英文單詞相似度的計(jì)算,單詞相似度計(jì)算的高效性和有效性對(duì)Pictune的實(shí)現(xiàn)來說必不可少,我們?cè)谇叭斯ぷ鞯幕A(chǔ)上提出了三種算法來解決這個(gè)問題,分別是基于Lucene索引的方法、常駐內(nèi)存的方法以及多核
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