著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
「人工知能技術を活用した音楽推薦アルゴリズムに関する研究」
- 導入
1.1. 背景の紹介
インターネット技術の急速な発展に伴い、音楽プレーヤーは人々の日常生活に欠かせないものになりました。我が国においても、音楽市場はますます隆盛を極めており、ユーザーのニーズは多様化し、音楽の品質やシーンに対する要求も高まっています。これには、ユーザーの個人的な好み、行動、シナリオに基づいて適切な音楽を推奨し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ビジネス ニーズを満たすことができる音楽推奨アルゴリズムが必要です。
1.2. 記事の目的
この記事は、人工知能技術に基づいた音楽推薦アルゴリズムを研究および実装することを目的としており、アルゴリズムの原理を詳細に分析し、実践的な手順を記述し、応用例を提供することにより、読者が音楽推薦技術をよりよく理解して習得し、実践的な応用能力を向上させるのに役立ちます。 。
1.3. 対象者
この記事は主に次の対象読者を対象としています。
- コンピュータ専攻の学生および初心者: 音楽推薦分野における人工知能技術の応用を理解し、関連する技術と知識を学びたい。
- ソフトウェア開発エンジニア: 音楽推奨アルゴリズムを実装する必要があり、アルゴリズムの原理と実装プロセスに関する詳細な要件があるため、この記事からガイダンスが得られることを願っています。
- 音楽愛好家: 人工知能が推奨する音楽の利点と制限を理解し、自分の音楽の好みに合わせてより良い選択肢を提供します。
- 技術原則と概念
2.1. 基本概念の説明
音楽推奨アルゴリズムには主に次の概念が含まれます。
- ユーザープロフィール: ユーザーの基本情報、好み、行動について説明します。
- 特徴: ジャンル、歌手、アルバム、曲ソースなどの音楽の特徴を説明するために使用されます。
- タグ: 音楽を分類するために使用されます