【摘 要】
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为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律
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为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律、分析和声;之后,对基于FP_Growth关联规则挖掘算法的音乐风格进行分析。因为FP_Growth算法只需要扫描两遍原始数据,对原始数据进行压缩具有较高的效率,所以将FP_Growth关联规则挖掘算法应用于音乐媒体的风格分类中,并且创建基于FP_Growth关联规则挖掘的音乐风格分类,减少所需频繁项集的数量,从而提高数据库扫描速度,在此过程中
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