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An Item-Based Music Recommender System Using Music Content Similarity

机译：基于音乐内容相似度的基于项目的音乐推荐系统

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Nowadays, music data grows rapidly because of the advanced multimedia technology. People are always spending much time to listen to music. This incurs a hot research issue for how to discover the users' interested music preferences from a large amount of music data. To deal with this issue, the music recommender system has been a solution that can infer the users' musical interests by a set of learning methods. However, recent music recommender systems encounter problems of new item and data sparsity. To alleviate these problems, in this paper, we propose a new recommender system that fuses user ratings and music low-level features to enhance the recommendation quality. The experimental results show that our proposed recommender system outperforms other well-known music recommender systems.
机译：如今，音乐数据由于先进的多媒体技术而迅速增长。人们总是花很多时间听音乐。这引起了关于如何从大量音乐数据中发现用户感兴趣的音乐偏好的热门研究问题。为了解决这个问题，音乐推荐器系统已经成为一种解决方案，可以通过一组学习方法来推断用户的音乐兴趣。但是，最近的音乐推荐器系统遇到了新项目和数据稀疏性的问题。为了缓解这些问题，在本文中，我们提出了一种新的推荐器系统，该系统融合了用户评分和音乐低级功能以提高推荐质量。实验结果表明，我们提出的推荐器系统优于其他著名的音乐推荐器系统。

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