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文档简介

用户在不同时间段的播放习惯，优化了推荐时2基于用户的音乐播放记录，提取每首音乐的播放频率和次数信息基于所述用户喜好分析结果，提取每个用户对差异化音乐类型和音乐标签的喜好数基于所述用户分类结果，根据同一类别用户对每首音乐的播放基于所述受欢迎音乐列表，并通过分析用户在差异化时段的音乐播放次数基于用户的音乐播放记录，提取每首音乐的播放频率和次数信;基于用户的音乐播放记录，提取每首音乐的播放频率和次数信息，统计;基于所述用户对音乐标签的喜好指数，整合所述用户音乐类型喜好评估基于所述用户喜好分析结果，提取每个用户对差异化音乐类型和音乐标签的喜好数3;基于所述用户间的相似度，与预设的相似度阈值进行对比，将相似基于所述用户分类结果，提取当前类别用户对每首音乐的播放次数和播放频率数据，;基于所述每首音乐的受欢迎程度，对音乐的受欢迎程度进行排序，得到受欢基于用户的音乐播放记录，提取用户在差异化时段的音乐播放次;基于所述每个时段的用户偏好程度，通过比较差异化时段的偏好程基于所述目标时段选择结果，提取受欢迎音乐列表中未被播放的4;基于所述用户对推荐音乐的接受程度，与预设的接受阈值进行对比用户喜好评估模块基于用户的音乐播放记录，提取每首音乐的播放频率和次数信息，受欢迎音乐识别模块基于所述用户分类结果，根据同一类别偏好时段分析模块基于用户的音乐播放记录，并通过音乐推荐模块基于所述目标时段选择结果和受欢迎音乐列表，提取56;;;2对第i种音乐类型的喜好指数，La和Lga分别代表用户1和用户2对音乐标签9的喜好指数，7;;;8位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必9;设定以下参数：Sz=100，NX=500，FX=10，ag=0.7，BX=0.3。H=0.7·(0.2)2+0.3·10·ln(10+1)=0.7·0.04+0.3·10:2.4=0.028+7.2;计算结果H=7.228，代表了用户对该音乐类型;。;;2对第i种音乐类型的喜好指数，La和Lga分别代表用户1和用户2对音乐标签9的喜好指数，设定w;=0.5和中g=0.5。年龄差异权重8=0.3。性别相似度权重p=0.2。设定用户1和用户[0040]对于标签，设定Lg=0.9，Lge=0.85，则e-lbgi-igel=e-.0sx0.951。。。。;;类别相关的所有播放记录来获取的，确保能准确反映该音乐在特定用户群体中的播放频播放次数对数部分：log(500+1)Nlog(501)N2.7；权重调整后的播放频率得分总得分：pa=1.89+2.121N4.011；计算出的受欢迎程度得分pa=4.011表明，给定的音乐在该用户类别中具有较;;设定在一个典型的工作日早晨时段（例如早上8点到9点一个用户的播放次数;;得出的计算结果Z=7.4971，表示该用户对这首推荐音乐的接受程度较高，考虑本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施

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