音乐推荐系统中的用户冷启动问题

摘要

利用新用户使用音乐时的上下文环境信息来解决冷启动问题.当用户播放音乐时,提取用户当时场景的时间、天气、状态等信息,利用这些信息构建决策树分类模型.当新用户使用音乐推荐系统时,提取当前情景的上下文信息,根据决策树分支和上下文信息判断新用户的兴趣,向新用户推荐音乐.实验结果表明,当采用上下文相关音乐推荐算法,推荐数目不超过6项时,新用户对推荐结果的满意度超过TopN算法.