【摘 要】
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随着协同标注功能的普及，用户可以通过标注自己感兴趣的音乐实现个性化的分类管理，因此音乐共享系统中的社会化标签已成为互联网的重要资源。为了提高音乐检索系统的效率，综合考
【基金项目】
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国家自然科学基金(60973068,61272370);国家社科基金(08BTQ025);教育部博士点基金(20110041110034);辽宁省自然科学基金(201202031)资助
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随着协同标注功能的普及，用户可以通过标注自己感兴趣的音乐实现个性化的分类管理，因此音乐共享系统中的社会化标签已成为互联网的重要资源。为了提高音乐检索系统的效率，综合考虑了社会化标签的特性及其对音乐检索模型的影响，利用了TLDA方法来进行标签聚类以获取更多的语义相关的标签，综合考虑了用户检索行为、歌词、音乐标签和音乐流行度来提高音乐信息检索系统的性能。实验表明，基于TLDA和SVSM的音乐检索模型相比于基于属性数据的音乐检索模型以及k-means标签聚类的模型，尤其是在音乐标签稀疏和非正规的情况下，能够在一
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