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通过图神经网络个性化推荐 Spotify 音频书
通过基于异构图神经网络的可扩展推荐系统 2T-HGNN，我们利用 Spotify 的用户偏好，解决了将有声读物推荐给用户所面临的挑战，提高了个性化推荐的质量，并且产生了积极的影响。
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4 months ago
使用深度学习的 Spotify 音乐推荐
通过深度学习的方法，该论文旨在进行适当的过滤，以实现最大用户喜好。该架构分别达到了 98.57% 和 80% 的训练和验证准确率。
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7 months ago
歌词和声学对情绪协作理解的贡献
本研究通过使用 Spotify 音乐流媒体平台用户播放列表推导出的情绪和近一百万首歌曲的数据集，利用基于 transformers 的最先进的自然语言处理模型，研究了歌词和情绪之间的关联。研究表明，预训练的 transformer-base
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2 years ago
WSDM
流式音乐内容中的少样本序列跳过预测
该研究论文介绍了应用于 WSDM Cup 2019 Spotify Sequential Skip Prediction Challenge 竞赛中的算法，其中提供了声学特征和用户交互日志等完整信息。我们提出了两种不同的基于度量学习和序列学
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5 years ago
ACM RecSys Challenge 2018 自动音乐播放列表扩展方法分析
ACM 推荐系统挑战赛 2018 主要关注于自动音乐播放列表的延续性，本文提供了评估数据集、结果和分析，并探讨了索引生成方法的通用性和可能的未来发展方向。
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6 years ago
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