基于Look-alike和K-means算法的音樂(lè)冷啟動(dòng)問(wèn)題研究

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摘要：在音樂(lè)推薦領(lǐng)域，根據(jù)用戶的行為習(xí)慣進(jìn)行偏好建模并進(jìn)行推薦。但是對(duì)于熱度較低的音樂(lè)，由于很少有用戶進(jìn)行消費(fèi)，幾乎得不到推薦，導(dǎo)致系統(tǒng)中的馬太效應(yīng)越發(fā)明顯，不利于音樂(lè)平臺(tái)的長(zhǎng)期發(fā)展。基于look-alike框架針對(duì)冷門音樂(lè)分別進(jìn)行建模，訓(xùn)練周期較長(zhǎng)，且由于樣本數(shù)量少，模型效果不理想。利用K-means算法對(duì)冷門歌曲進(jìn)行聚類，再投入look-alike框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練周期大幅度縮短，且推薦準(zhǔn)確率更高。（剩余4448字）