音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及初步應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告

音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及初步應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告論文題目：音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及初步應(yīng)用研究一、研究背景和意義隨著科技的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的普及，音樂(lè)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。然而，由于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、文化背景、教育程度等方面的差異，人們對(duì)于音樂(lè)的偏好也存在較大差異。因此，設(shè)計(jì)一個(gè)準(zhǔn)確可靠的音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)，可以讓音樂(lè)服務(wù)商更好地了解用戶的喜好和需求，進(jìn)而為用戶提供更加個(gè)性化的音樂(lè)服務(wù)。對(duì)于用戶，該系統(tǒng)也可以為其推薦喜好符合的音樂(lè)內(nèi)容，提高其使用體驗(yàn)。因此，音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)的研究具有很高的實(shí)用價(jià)值和研究意義。二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，針對(duì)音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)的研究主要集中在音樂(lè)內(nèi)容分析和用戶行為分析兩方面。在音樂(lè)內(nèi)容分析方面，研究者采用了大量的音頻特征提取技術(shù)，如梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、色度圖（chroma）、節(jié)奏直方圖（RhythmHistogram）、音頻能量譜等，以獲取音樂(lè)的各項(xiàng)特征參數(shù)。在用戶行為分析方面，研究者主要采用了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)分析用戶在音樂(lè)平臺(tái)的歷史播放記錄、搜索記錄、用戶評(píng)分等數(shù)據(jù)，提取其中的特征并建立用戶興趣模型。在國(guó)外，谷歌、Apple、Spotify等音樂(lè)平臺(tái)已經(jīng)建立了自己的音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)，并取得了一定的成效。國(guó)內(nèi)的音樂(lè)平臺(tái)也開(kāi)始逐漸關(guān)注音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)方面的研究，并逐步應(yīng)用于用戶推薦和數(shù)據(jù)分析等方面。三、研究方法和技術(shù)路線本研究旨在設(shè)計(jì)一個(gè)基于音樂(lè)內(nèi)容和用戶行為的音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)。具體研究思路如下：1.音樂(lè)內(nèi)容特征提取：采用MFCC、色度圖、節(jié)奏直方圖、音頻能量譜等多種特征提取技術(shù)，提取音樂(lè)的各項(xiàng)特征參數(shù)。并采用PCA等降維技術(shù)，優(yōu)化特征維度，減少處理復(fù)雜度。2.用戶行為數(shù)據(jù)分析：收集用戶的播放記錄、搜索記錄、評(píng)分記錄等數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，提取其中有價(jià)值的特征，并建立用戶興趣模型。3.音樂(lè)偏愛(ài)推薦：綜合考慮音樂(lè)內(nèi)容特征和用戶行為特征，設(shè)計(jì)合理的推薦算法，為用戶推薦符合其音樂(lè)偏好的音樂(lè)內(nèi)容。4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：基于Python等編程語(yǔ)言，搭建一個(gè)音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)的原型，實(shí)現(xiàn)音樂(lè)特征提取、用戶行為分析、音樂(lè)推薦等功能模塊。四、預(yù)期成果和措施本研究計(jì)劃設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于音樂(lè)內(nèi)容和用戶行為的音樂(lè)偏愛(ài)檢測(cè)系統(tǒng)，預(yù)期達(dá)到以下成果：1.實(shí)現(xiàn)音樂(lè)特征提取、用戶行為分析、音樂(lè)推薦等功能模塊；2.設(shè)計(jì)出合理有效的音樂(lè)偏愛(ài)推薦算法；3.進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和個(gè)性化音樂(lè)推薦業(yè)務(wù)測(cè)試，并取得初步的研究成果。五、參考文獻(xiàn)[1]張東，周春華，朱振武.音樂(lè)內(nèi)容分析在音樂(lè)信息檢索與推薦中的應(yīng)用研究[J].廣州音樂(lè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，37(3):97-104.[2]Schedl,M.,etal.MusicInformationRetrieval:RecentDevelopmentsandApplications[J].arXivpreprintarXiv:1810.11133,2018.[3]Li,C.,etal.Musicrecommendationbyunifiedhypergraph:combiningsocialmediainformationandmusiccontent[C].Proceedingsofthe20thACMSIGKDDinternatio