【摘 要】
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在数字音乐快速发展的同时,人们也从音乐匮乏的时代走向音乐过载的时代,越来越多的用户在使用数字音乐时,希望从种类繁多的音乐中得到其当前喜欢的推荐。不同于其他商品推荐,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61572144),广东省科技计划项目(No.2017B030307002,2015B010110001,2016B030306002)的资助.
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在数字音乐快速发展的同时,人们也从音乐匮乏的时代走向音乐过载的时代,越来越多的用户在使用数字音乐时,希望从种类繁多的音乐中得到其当前喜欢的推荐。不同于其他商品推荐,音乐的消费使用与用户的情绪高度关联。针对这些问题,提出了一种融合面部表情和社交网络的音乐推荐方法。该方法利用社交网络历史行为分析建立用户知识模型,再利用目前的面部识别技术,结合用户的面部表情去判断用户当前的情绪。在现有的音乐推荐方法基础上,加入或过滤出情绪分类以及与用户情绪符合的推荐结果。实验结果证明了情绪因素会对音乐偏好产生影响,提出的融合面
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