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Presentation: Context-Aware Music Recommendation Based on Latent Topic Sequential Patterns  

2013-05-08 21:16:40|  分类: 大学校园 |  标签: |举报 |字号 订阅

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         今天在实验室的讨论会上讲了一篇论文,《Context-Aware Music Recommendation Based on Latent Topic Sequential Patterns》,该论文发表在ACM RecSys 2012。这篇论文是讲如何基于上下文信息来为用户推荐歌曲,主要包括上下文信息的提取、如何使用上下文信息进行推荐以及对论文所提出的系统的性能评估。

         上下文信息的提取:每一首歌曲有一个标签集合,该标签集合从last.fm爬取,标签集合中的标签的频率均超过一个最小的阈值,论文中设为4,爬取到的频率低于4的标签会被舍弃。代表每一首歌曲的标签描述了歌曲的不同特征,例如流派、艺术家名字、年代以及社会意见等。为了更好地捕捉和发现用户偏好的变化,论文在一个更抽象的层次上对歌曲进行表示,具体做法是将歌曲表示为一个主题(topics)集合,由于主题并不是直接可得,而是由主题模型训练出来的,所以也称为隐含主题。论文使用了LDALatent Dirichlet Allocation 潜在狄利克雷分配)模型来捕获歌曲同标签之间的关系,也即主题。在使用LDA进行训练时,歌曲作为文档(documents)输入,标签作为词语(words)输入,之后就可以得到对于任意一首歌曲的主题概率分布,并将超过某一概率阈值的主题作为表示歌曲的主导主题(dominant topics)。具体实验是使用LDA训练了30个主题。至此,可以将一个歌曲序列(播放列表)映射为一个隐含主题序列,该隐含话题序列也即为用户当前与系统交互的上下文状态信息。

         如何使用上下文信息进行推荐:以之前得到的隐含主题序列作为输入,使用序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)算法PrefixSpan进行频繁序列模式挖掘,并将得到的频繁序列模式与用户当前的活动会话Presentation: Context-Aware Music Recommendation Based on Latent Topic Sequential Patterns - 小木舟 - 小木舟的博客Presentation: Context-Aware Music Recommendation Based on Latent Topic Sequential Patterns - 小木舟 - 小木舟的博客表示歌曲)进行匹配,找到长度为n + 1为的匹配模式,然后将所匹配的模式的第n + 1个主题作为预测的候选主题。针对当前用户的活动会话,所预测到的全部候选主题将是用户接下来可能收听的歌曲的上下文。论文是先用传统的kNN协同过滤算法先计算出一个初始的推荐列表,然后针对该初始推荐列表中的每一首歌曲,使用之前预测的候选主题集合计算一个上下文得分,并最后通过一个公式将上下文得分加入到协同过滤算法所计算的得分中,以此对初始推荐列表进行重排序,也即上下文是以一种后置过滤的方式考虑进推荐系统里边的。

         在论文的实验评估中,通过对连续序列模式(CSP)、序列模式(SP)、全K阶连续序列模式(All-Kth-Order CSP)、全K阶序列模式(All-Kth-Order SP)以及全K阶马尔可夫模型(All-Kth-Order Markov)等算法的比较发现,对于主题预测,全KSP算法在频繁序列模式的置信度值区间为0.30.4时的F-score表现是最好的。而论文最后通过将所提出的Context-aware算法UserKNNContent-based以及BPRMF等算法的推荐效果进行比较,发现在命中率(hit ratio)和准确率(precision)上的表现,Context-aware算法要明显优于其他算法。

         讲论文的PPT是用英文做的,讲的时候发现因为自己的英语比较差,没法在看到英语句子的时候就立即映射为语义上的准确理解,导致每看一页PPT都要先将英文在脑海中翻译为中文,然后才是语义上的理解,也即是大脑对PPT的阅读理解多了一个翻译的步骤,导致整场PPT讲下来很不连贯,对于内容的组织因此受牵连也变得好混乱。好吧,我估计这是在实验室做过的最差的一次presentation。PPT下载链接在这里

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