基于用户情感标签的音乐检索算法
音乐是情感的表达，标签是音乐的诠释，大量的情感类标签从多个角度描述同一首音乐所表达的情感信息。本文提出了一种基于用户情感标签的音乐检索算法，首先，通过对用户情感类标签和音乐进行建模，构建以情感标签和音乐为节点的二部图，利用T_SimRank 算法计算标签和音乐之间的语义相似度，然后，通过T_PageRank算法计算音乐的热度，最后，利用排序学习的思想将两种方法相融合，得到音乐的最终排序结果。实验证明，本文提出的方法比传统的余弦相似度和基于标签共现的相似度方法更能满足用户检索需求，将多种方法融合比单一的方法效果更好。
音乐检索 用户情感标签 语义相似度 音乐热度 排序学习
李静 林鸿飞
大连理工大学计算机科学与技术学院,大连,116024
国内会议
黑龙江镜泊湖
中文
652-659
2010-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）