一种面向大规模音乐库的音乐推荐方法

摘要：

文中提出一种满足大规模音乐库检索要求的音乐推荐方法.音乐推荐系统是音乐信息检索领域的研究热点,目前的主流系统能够实时处理百万量级的音乐库,但在线音乐库的规模已突破千万量级,因而难以满足用户的检索要求.该文给出的方法以音乐相似算法为基础,将索引机制与GPU硬件加速相结合,并充分利用GPU的多线程能力,从而进一步提升能够处理的音乐库规模.实验表明,文中的方法在不降低检索准确率的前提下,单服务器就可以在线完成千万量级音乐库的处理需求.

关键词： 在线音乐库 音乐推荐系统 音乐相似算法 图形处理器 检索准确率

作者: 郑尧 肖利民 唐文琦 姚光超 阮利

作者单位: 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,北京,100191;北京航空航天大学计算机学院,北京,100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一全国博士生学术年会——信息技术与安全专题

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 114-124

在线出版日期: 2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）