基于用户情感分析的音乐个性化推荐研究——以网易云音乐为例 音乐学专业.docx

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1、摘要1Abstract错误！未定义书签。一、引言2（一）研究背景2（二）研究意义3二、文献综述3（一）用户情感分析3（二）个性化推荐4三、基于用户情感分析的音乐个性化推荐模型5（一）用户情感类型5（二）用户情感的影响因素分析7（三）基于二元离散选择模型的情感分类模型11（四）融合用户情感信息的音乐个性化推荐模型13四、网易云音乐个性化推荐实例14（一）数据来源及数据处理14（二）实例计算18（三）推荐效果分析21五、结论与展望23（一）结论23（二）不足与展望23参考文献25基于用户情感分析的音乐个性化推荐研究以网易云音乐为例摘要：近些年的时间里，由于人们在生活水平以及经济实力方面都有所提升，

2、人们的生活呈现出多彩多样的状态。站在大众的角度上来讲，很多人在表达情感的时候都会借助音乐的方式对情感进行宣泄，这也充分的表明，人们平日生活中表达情感最重要的途径之一就是音乐。近些年来由于我国的经济以及科技都呈现出快速发展的趋势，很多网络音乐也出现在了大众的视线范围里面，由此大环境的影响，很多人为了满足自身情感的需求，因此对音乐进行了情感分类，本论文通过对网上客户的情感方面进行详细的了解与观察，同时将观察的结果与自身所创建的个性化推荐模型相结合，随后根据客户的需求对其进行个性化音乐定制。经过采样调查，发现本论文的调查结果是非常具有显著性的。关键词：情感分类；个性化推荐；网易云音乐Personal

3、izedRecommendationStudyofMusicBasedonUserSentimentAnalysis:TakeNeteaseCloudMusicasanExampleAbstract:Inrecentyears,peoplesliveshavebeencolorfulanddiverseduetotheimprovementofpeopleslivingstandardsandeconomicstrength.Fromtheperspectiveofthepublic,manypeopleusemusictoexpresstheiremotionswhenexpressingt

4、heiremotions.Thisalsofullyindicatesthatoneofthemostimportantwaysofemotionalexpressioninpcople,sdailylifeismusic.Inrecentyears,duetotherapiddevelopmentofChinaseconomyandtechnology,manyonlinemusichasalsoappearedinthepublicsHneofsight.Duetotheinfluenceofthebigenvironment,manypeoplehavetosatisfytheirown

5、emotionalneeds.Intheemotionalclassification,thisthesisthroughthedetailedunderstandingandobservationoftheemotionalaspectsofonlinecustomers,andtheresultsoftheobservationandthepersonalizedrecommendationmodelcreatedbythemselves,andthenpersonalizedmusiccustomizationaccordingtocustomerneeds.Aftersamplinga

6、ndinvestigation,itwasfoundthatthesurveyresultsofthispaperareverysignificant.Keywords:Emotionalclassification,Personalizedrecommendation,Neteasecloudmusic.一、引言(一)研究背景近些年来，我国的经济以及科技都呈现出迅猛发展的势头，因为受到大环境的影响,人们的生活以及娱乐方式都产生了巨大的变化，在方当今社会中，音乐的存在给人们生活娱乐都带来了极大地乐趣，据了解绝大部分的人调节心情的方式都是听音乐，有时人们在高兴地的时候会选择听音乐，这个时候音乐就

7、扮演者一种幸福催化剂的角色。而人们悲伤的时候也会选择听音乐，这个时候音乐就扮演着心灵解压剂的角色。当人们处于空闲的时候也会选择听音乐，这个时候音乐就会给我们的无聊生活带来一丝的乐趣。现在的社会中，由于互联网的发展以及移动互联网的进步，以前那种老旧的听音乐的方式已经被数字音乐所取代，之前人们听取音乐的方式都是随身听，而现在则是线上听取音乐，正是基于现在信息的发达使得线上音乐的数量在不断地增多，但是如此庞大的数量基数也为人们在音乐的选择上带来了极大的困难，这样一来，很多的客户都要花费大量的时间在音乐库上找寻自己喜欢的音乐。为了解决音乐数量大，以及人们查找困难的问题，所以就产生了个性化推荐系统。现在

8、来讲，当今时代下以大数据和云计算等先进的而快捷的算法为基础，使得推荐系统变成了现代大家关注的的焦点。在在当今社会信息繁杂的前提下，怎样使得用户可以在海量的信息中找到自己想要的信息，这是非常重要的问题。(二)研究意义面对现在信息化的大趋势，很多的商家们为了在海量的信息中脱颖而出，很多都会选择将自己的产品建立一个特有的标签：比如说被大家熟知的天猫以及京东等等，它们都会在用户观看或者是购买的基础上建立个性推荐列表；除此之外的一些音乐软件，例如QQ音乐亦或者是酷狗等也都推出了具有个性的音乐服务现在社会是信息量剧增的社会，面对如此庞大的信息数量，实行个性化推荐系统可以有效的解决信息量巨大的问题，并且用户

9、通过使用这个系统可以有效的将信息进行筛选从而为自己节约更多的时间并且还可以获得更加精确的网络体验，而在其他的商家来讲，他们也可以从中得到更多的商业价值以及利益。根据资料显示，全世界范围内的歌曲数量达到了600亿，并且这个数量还是以每秒2首的速度在上升因此如果一个商家在创建自己的网站的同时只是想简单的将自己所能搜集的音乐列出来让客户选择的话，那么客户是不会喜欢在海量的音乐中寻找自己喜欢的歌曲的，因为这样一来首先在时间上就没有达到客户的满意，并且客户在筛选信息的时候还会受到大量数据的干扰，因此这也浪费了很多经历以及时间，如此一来一定会造成客户的流失。为了有效的解决这个问题，很多的网站都会采取建立站

10、内搜索的形式来对这个问题进行解决，但是这种做法仅仅只是可以起到一定的缓解作用，同时网站的花销也会增加，而客户的满意度却在不断地下滑。因此基于以上阐述，为了有效的提升客户满意程度就应当将自有的音乐系统同个性化推荐紧密的结合在一起。二、文献综述(一)用户情感分析在信息检索中通常会用到语言应用，而这其中的一个主要的动向就是情感分析。其张彦博.文本情感分类的研究D.北京交通大学，2010.主要是对用户的文本之中的信息以及客户的主观信息进行有效的解析。根据资料可以查询到早期的情感分析开始于HearSt等学者的相关研究，他们都强调一点那就是当文本被智能化处理的时候，其主要的关注点不应该仅仅局限于文本的主题

11、，同时还要包含文本评论内部的情感极性。而针对于文本情感分析的理解可以涵盖以下三个层面：（1）针对文本自身的客观以及主观的辨别；（2）针对文本的极性辨别；（3）针对文本的极性强度辨别。此外，由于所知道的主观文本其自身主要的内容是引用以及表达观点，因此其经常包含主体的情感。在此之后，我们可以通过计算方法来估计文本的情感极性，最终以实现情感极性的量化。这也是分析主观文本极性强度的目的。2（一）个性化推荐个性化推荐是根据用户的特征及偏好，将客户之前在信息以及行为进行分析，从而判断出该客户的喜好以及分类等等，从而可以将客户喜欢的产品以及信息准确的推荐给他。个性化涉及五个要素首先是消费者：即进入平台查找内

12、容的访问用户。然后是消费平台，再次是内容：由生产者生产出来吸引用户去平台访问。个性化是以内容为根本基础的。生产者可以是用户担当（UGe）；可以是有偿或无偿，若是有偿生产就称之为OGC0以UGC为代表，比如各大论坛、博客和微博站点，他们的内容都是由用户自己创造出来的，管理人员的作用只是协调和维护秩序；以OGC为代表例如各大新闻站点、视频网站，他们的内容都是由系统内部人员自己创造出来或者从外部花钱购入版权；而PGC则在上述两种类型的网站中都有参与，既能共享高质量的内容，同时网站提供商又不用支付报酬。最后是反馈也就是消费者在消费平台中的互动行为。网站可以根据这些信息通过相应的方法计算，一段时间之后便

13、可以建立起该用户的常规兴趣模型也就是近期兴趣模型J最后就是应用该模型进行试错，然后根据行为方差进行调整完善从而促使该模型不断上升发展以至于越来越接近用户的真实偏好。2李维杰.情感分析与认知J.计算机科学，2010, 37（7）:11-15 Al Ian JtYamron J,Yang Y. Topic Detection and Tranking Pilot Study Final Report. Proceedings of the DRPA. Lansdowne,1998,194218.三、基于用户情感分析的音乐个性化推荐模型(一)用户情感类型1.用户情感分类据以往的经验来看，人们可以将自

14、身的情感宣泄出来编织成音乐，而音乐也可以起到表达人们心情的作用，就现在的情感模型来观察，其可以分为两类：第一种是早时期的离散分类模型，其次是以维度分析为基础的分类模型。而本论文此次编写的主要内容是依据第一种的基础上进行撰写的。通常来讲，所谓的离散情感分类模型主要是基于多彩多样的情感基础上才可以实现的，可是这其中也会有有限情感分类的存在，例如以悲伤或是快乐为基础的情感分类。而其余不同种类的情感都是可以依照这个衍生而来，在这当中被大家熟知的是Hevner情感环，这个可以通过图1进行观察。这个主要是针对音乐分类的时候采用了关键字辨别的方式，其主要的特色是通过很多的关键词进行分类创建起来的情感模型。在

15、HeVrIer情感环中，可以看到其构成的形容词达到了66个，同时还可以观察到其内环中还拥有8个近义词，这8个情感相互之间的关系是平滑过渡的联系，本个情感分类模型是非常成功的，这主要是因为它可以在有限的情感空间中掺杂无限的情感映射，从而极大的简化了分类的难度.王坤亮.汉语情感倾向自动分类方法的研究J.软件，2013(11):73-76明亮 快活 快乐兴奋，狂欢 冲动，热情 不安，高涨 胜利 I愉快 欣喜纤细 优雅轻盈新奇7热烈的5跳跃的离奇幽默显赫 军威 强健敬爱，高贵 崇高，神圣 严肃，肃福 镇定，神灵平静， 抒情, 满足，抚慰2悲哀的3渴望的从容 安定黑暗，压抑 哀愁，闲感，n淡，沉重，忧郁

16、，悲悼，悲惨，伤感，悲剧梦幻，渴望， 忧伤，恳求, 多情，柔和，向往，屈从图1 Hevner情感环2.基于HeVner情感环的音乐平台用户情感类型划分现如今因为网络的发达，网络中出现了大量的音乐，这样一来极大的丰富了客户在网络上的音乐选择。而众所周知现在的时代是以大数据为基础的，在这个时代下，对于音乐的分类方式更多的是以情感为前提的分类。比如说，相同的音乐但是对于不同的客户来感受就会产生不一样的心情以及情感，所以如果将一首音乐用一个标签的进行定义，那么这样做是非常片面而局限的，所以在这种情况下，就必须要采用更全面以及准确的标签对音乐进行情感类别。5接下来将眼光放到西方,在西方的心理学领域其把音乐情