提升音樂推薦系統(tǒng)性能構想探討
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摘要：本文從用戶的聽歌數據入手，通過數據預處理技術提取相關特征，利用FP-tree算法得到歌曲之間的關聯(lián)規(guī)則；在此基礎上，利用DBSCAN聚類算法將歌曲根據其本身屬性進行聚類，找到同類歌曲。最終把兩者有機結合，互相補充，使新的推薦系統(tǒng)發(fā)揮更加理想的功能。
關鍵詞：歌曲；FP-tree；關聯(lián)規(guī)則；聚類；推薦系統(tǒng)；DBSCAN
一、推薦系統(tǒng)簡介
談起推薦系統(tǒng)首先要從個性化推薦談起。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦其感興趣的商品和服務。隨著電子商務規(guī)模迅速擴大，商品數量和種類急速增長，顧客需要花費大量時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關信息和產品的過程會給用戶帶來極大的不便，從而導致消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統(tǒng)應運而生。本文主要研究大數據在音樂推薦系統(tǒng)中的應用。通過一些挖掘算法，發(fā)現(xiàn)數據之間的相關性，預測用戶喜歡的歌曲類別以及更加具體的特點構建用戶畫像，快速準確推測使用者的喜好，及時為用戶推薦更多感興趣的信息、數據及鏈接，以達到方便用戶吸引消費者的目的。
（一）推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀和弊端
現(xiàn)在商業(yè)智能平臺上信息量呈爆炸式發(fā)展，但數據本身所具有的規(guī)模巨大和不穩(wěn)定性，對人們如何準確迅速提取出有價值的信息，仍具有不可忽視的制約作用。比如，實際上喜歡聽流行歌曲的用戶，因參與合唱活動反復聽了一些經典革命歌曲，使軟件在他結束合唱活動后，仍然繼續(xù)推薦大量經典老歌，導致出現(xiàn)不符合用戶需求的情況。這就是由于推薦系統(tǒng)數據處理系統(tǒng)過于僵化造成的不良后果。所以，推薦系統(tǒng)還有很多方面的技術需要優(yōu)化升級。
（二）優(yōu)化升級推進系統(tǒng)的創(chuàng)新點
在設計推薦系統(tǒng)過程中，如果強化數據預處理技術，并采用關聯(lián)規(guī)則與聚類算法相結合的方法，則會盡最大可能地避免推薦系統(tǒng)僵化的問題。1、強化優(yōu)化數據預處理功能。在用戶選擇的歌曲中，并非都是用戶所喜愛的，所以，需要將數據先進行簡單處理。在用戶選擇過的歌曲中，將播放時間短于總歌曲時長60%的歌曲剔除；2、采用關聯(lián)規(guī)則與聚類算法相結合的方法。聽歌是一種較為個性的行為，單使用關聯(lián)規(guī)則推薦，會導致推薦范圍過于寬泛，沒有針對性；單使用同屬性歌曲推薦，會使用戶永遠無法嘗試新的歌曲，無法了解與自己類似愛好用戶的選擇。所以把兩者有機結合，互相補充，才能使新的推薦系統(tǒng)發(fā)揮更加理想的功能。使用關聯(lián)規(guī)則是從每一位用戶出發(fā)，挖掘聽了“a”歌曲的人同時聽的其它相關歌曲，形成“a”的關聯(lián)規(guī)則。這樣就可以在后續(xù)推薦中，為聽了“a”歌曲的人推薦與“a”相關的其他歌曲。使用聚類算法是對歌曲的各項屬性進行區(qū)別。各項屬性包括節(jié)奏、發(fā)行時間、語言和情感等。在實際情況中，用戶的喜好都是獨特的，不能單純的依靠其他用戶的選擇來推測，這樣就可以做到，為聽過“a”歌曲的用戶推薦與其屬于同一類別的歌曲。
二、實際應用
（一）關聯(lián)規(guī)則FP-tree的應用
在進行關聯(lián)規(guī)則分析時，以每個用戶在一個時間段的聽歌情況為一個元組。值得注意的是，用戶點擊的歌曲并非都是他喜歡的，首先需要對其進行預處理，把用戶聽了一小部分就直接跳過的歌曲直接清除，進而排除異常值對最終結果的影響。首先，設定最小支持度閾值為50%，最小置信度閾值為75%，將每一位用戶的每一首歌按照遞減的支持度排序，并構造FP-tree。從樹根處的節(jié)點向上尋找路徑，挖掘頻繁項集。例如，從h處向上的路徑只有一條且支持度小于最小支持度閾值，所以沒有包含歌曲h的頻繁項集。在歌曲h挖掘完成后對其它歌曲用此方式挖掘FP-tree。從d向上兩條路徑中發(fā)現(xiàn){c，d}支持度為50%和在歌曲c中置信度75%，滿足條件。從歌曲c向上尋找路徑，可發(fā)現(xiàn){a，c}也為頻繁項集，支持度為75%，歌曲c中置信度為75%。通過FP-tree算法，我們得到頻繁項集{a,d},{a,c}。
（二）DBSCAN聚類算法的應用
第二組數據是以一首歌為元組，包括歌曲的各個量化的自身屬性。用DBSCAN算法，每一個點代表一首歌，使數據聚類成簇，對歌曲進行分組。在實際情況中，一首歌曲的屬性多種多樣，有節(jié)奏快慢、發(fā)行時間、傳達的情緒等等，每一個屬性決定著一個維度，他們構成多維數據。屬性種類越廣泛，越齊全，得到的結果也將越精確。本次實驗將其簡化為二維，僅用節(jié)奏快慢和發(fā)行時間的數據進行聚類。這兩類數據在去除單位后的數值上有差異，并不方便進行比較和處理。因此，要把數據進行標準化處理。通過該聚類算法得到歌曲分類為{a，c，g，h}、{b，d}，其中，{f}，{e}可算作噪聲點。
（三）兩類算法結果綜合分析的應用
假設用戶聽了歌曲c，要對該用戶推薦歌曲，綜合結果如下：從上面兩種方法中得到的兩個關于c的結果，分別是關聯(lián)規(guī)則{a,c}和同類歌曲{a,c,g,h}，再將兩個集合取并集，根據受歡迎程度（本次只按照點擊量表示）將歌曲分別排序，推薦并集內熱度高的歌曲。
三、音樂推薦系統(tǒng)拓展延伸
（一）音樂社交
音樂推薦系統(tǒng)與音樂交流平臺相結合。把音樂推薦軟件可以搭建在音樂交流平臺上，讓獲得相同或類似推薦的用戶參與交流和分享，讓最受青睞的歌曲及時得到分享，最大限度地發(fā)揮音樂推薦系統(tǒng)的作用。
（二）音樂與天氣
音樂推薦與地域天氣相結合。使喜歡關注天氣預報的人，能方便的看到自己喜歡的音樂歌曲，使喜歡歌曲的人也能隨時觀察到他需要的天氣情況。天氣也是影響用戶聽歌的重要因素，把歌曲的特點與天氣影響人們情緒變化規(guī)律的特點恰當地結合起來，在推薦歌曲時，根據該地區(qū)的天氣預報選擇歌曲。例如，在下雨天推薦舒緩溫柔的歌曲，天氣晴朗時推薦活潑歡快的歌曲，在炎熱的夏天推薦清爽宜人的音樂歌曲。
四、結束語
推薦系統(tǒng)作為大數據的重要應用正在日新月異地發(fā)展創(chuàng)新，推薦系統(tǒng)可以由點到線，再由線拓展到面，繼續(xù)呈扇面擴展開來，進而形成功能巨大的發(fā)散型推薦系統(tǒng)，使其信息數據和服務范圍涵蓋音樂、圖書、影視、日常百貨以及所有商品，為用戶提供越來越全面、推薦更加精準化人性化的服務，實現(xiàn)企業(yè)商家效益最大化的目的。
參考文獻：
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[3]周英,卓金武等，《大數據挖掘系統(tǒng)方法與實例分析》,北京:機械工業(yè)出版社，2016年4月
作者:楊雯珺 單位:山東省實驗中學