一种基于向量表征和长短时记忆网络的音乐重复收听行为预测方法

摘要

本发明涉及一种基于向量表征和长短时记忆网络的音乐重复收听行为预测方法，包括步骤：1)数据预处理得到用户收听音乐的时间序列和音乐字典；2)对用户收听的音乐进行向量表征并转换历史数据序列；3)用向量表征后的序列训练长短时记忆网络并预测，采用长短时记忆网络LSTM来对用户的音乐重复收听行为进行预测。本发明的有益效果是：提供了一种向量表征和长短时记忆网络的音乐重复收听行为预测方法，把用户收听的音乐进行向量表征，能够利用用户收听音乐行为中的上下文信息，再采用LSTM网络更加准确高效地对音乐重复收听行为进行预测。