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使用循环神经网络进行音乐情感预测
本研究探讨了应用循环神经网络识别音乐中传达的情感，旨在通过将音乐调整到适合听众的情感状态，增强音乐推荐系统并支持治疗干预。我们使用 Russell 的情感象限将音乐分类为四个不同的情感区域，并开发了能够准确预测这些类别的模型。我们的方法涉及
PDF2 months ago
基于面部情绪识别的音乐推荐
通过集成情感识别、音乐推荐和可解释人工智能，利用 GRAD-CAM 的方法可以提高用户体验。在情感分类上，该系统的准确率达到 82％，并利用 GRAD-CAM 提供预测的解释，使用户能够理解系统推荐背后的原因。该论文提出的方法利用 ResN
PDF3 months ago
对抗信息过滤泡泡：通过加权超图嵌入学习实现多样化音乐推荐
通过引入多样化加权超图音乐推荐算法 (DWHRec)，在用户和已听曲目之间构建了带权重的超图，并将艺术家、专辑和标签与曲目的关联也附加到超图中，通过基于超图的随机游走嵌入方法来探索用户的潜在偏好，实验证明 DWHRec 算法有效地平衡了准确
PDF4 months ago
锐化奇异值分解与音乐推荐
本文研究了在音乐推荐中广泛使用的截断奇异值分解的一个奇特效应，提出了一个度量此效应强度的度量方法，并证明了它与不同内部流行度的物品社区相关，最后展示了如何在添加数据的情况下估算音乐嵌入的前 k 个相似物品如何随时间变化。
PDFa year ago
CVPR基于语言引导的视频音乐推荐系统
该研究提出了一种音乐推荐的方法，允许用户使用自由形式的自然语言来引导音乐选择，解决了没有音乐文本描述的挑战，并使用文本合成方法训练了新的三模态模型，该模型的检索音频可通过与视频呈现的视觉风格和语言查询中描述的音乐风格、心情或器乐匹配，以匹配
PDFa year ago
CVPR音乐和视频的艺术通信时代
本文提出了一种基于自我监督学习的方法，使用 Transformer 网络建模视频和音乐信号的长期时间上下文，以实现音乐和视频之间的艺术语义对应以及它们之间的互相推荐，并在实验中表现出很强的性能优势。
PDF2 years ago
音乐推荐中的流行度偏见不公：一项可复现性研究
研究表明推荐系统通常偏向于流行物品，造成不流行的物品在推荐中被低估，本文研究将 Abdollahpouri 等人的分析带入音乐推荐领域中，发现推荐算法在音乐领域也倾向于流行物品，最后在三组不同流行程度的使用者中比较准确性，发现低流行度群体的
PDF5 years ago
基于 CNN 的移动设备面部情感分析
该研究旨在设计、部署和评估应用于移动设备的基于卷积神经网络（CNN）的面部情感分析架构，通过提出三种 CNN 架构并在野外基准面部图像数据集上进行比较评估，发现这些架构在保持较高性能的同时最小化存储需求，并且可以部署在基于移动设备上实时视频
PDF6 years ago
WWW社交解释是否有效？研究和建模推荐系统中社交解释的影响
本研究探究社交解释在音乐推荐系统中的影响，通过实验探究社交信息在用户决策中的重要性，并提出概率模型和推荐框架，以更好地利用外部信息元素。
PDF11 years ago