music recommender systems | BriefGPT

关键词music recommender systems

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基于异构感知深度贝叶斯网络的个性化音乐推荐
音乐推荐系统关注了用户的情感异质性，提出了四种异质性，并构建了 Heterogeneity-aware Deep Bayesian Network（HDBN）模型，使用大规模数据集 EmoMusicLJ 进行验证实验，与基线方法相比取得了显
PDF16 days ago
领域感知促进公平性：缓解音乐发现中的流行偏见
本研究旨在探索在线音乐平台上的流行度偏见问题，并提出了一种基于域感知和个体公平原则的方法来解决流行度偏见对基于图神经网络的音乐推荐系统的影响，以改善对新的和小众内容的发现。通过在冷启动设置下的评估结果表明，我们的方法在性能和推荐较不为人所知
PDF10 months ago
MM音乐推荐系统中的可解释性
本文讨论了如何在音乐推荐系统中实现可解释性，以改善用户体验，包括讨论 XAI 的各种维度和目标，以及解释组件如何集成于 MRS，并讨论解释质量的要求和策略，最终提供研究展望。
PDF2 years ago
MM探索音乐推荐中的艺术家性别偏见
本文研究了音乐推荐系统的性别偏见现象并分析了其来源和影响，并使用偏差不平等指标在两个听音事件数据集上对整个现象进行了评估和研究。
PDF4 years ago
音乐推荐系统研究的当前挑战和愿景
对音乐推荐系统领域进行概述，指出当前主要挑战，回顾解决这些挑战的现有方法，讨论其局限性，并提出未来的方向和愿景。
PDF7 years ago
交互式个性化音乐推荐中的探索：一种强化学习方法
本文提出了一种基于强化学习和贝叶斯模型的音乐推荐和播放列表生成方法，探讨了探索和利用用户偏好的平衡，并表明这种新方法具有很强的潜力。
PDF11 years ago