文献类型：期刊文章

作　　者：彭余辉[1] 张小雷[1] 孙刚[1]

PENG Yuhui;ZHANG Xiaolei;SUN Gang(School of Computer and Information Engineering,Fuyang Normal University,Fuyang 236037,China)

机构地区：[1]阜阳师范大学计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037

出　　处：《安庆师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0328,KJ2019A0532,KJ2019A0542,KJ2020ZD48);阜阳师范大学大数据与智能计算创新团队(XDHXTD201703);阜阳市人文社会科学研究专项项目(FYSK2019QD10)。

年　　份：2021

卷　　号：27

期　　号：2

起止页码：44-48

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：随着互联网的普及以及音乐库的高速更新换代,用户对音乐的需求变得越来越大,传统的推荐算法已经无法满足用户及时准确地寻找到所喜欢的音乐。因此,针对传统音乐推荐算法的不足,通过对协同过滤推荐算法的分析,提出基于内容和协同过滤加权融合的音乐推荐算法。与传统推荐算法及部分相关推荐算法比较,加权融合推荐算法计算出的推荐结果可以更高效快速地将用户感兴趣的音乐推荐出来。

关 键 词：内容  协同过滤 融合  音乐推荐算法  

分 类 号：TP311]