Automatic Generation of Social Tags for Music Recommendation

[source] NIPS

[2007]

杂一篇

social tags 是用户产生的与资源相关的关键字

在音乐中，可用来产生播放列表(与用户兴趣有关的)等

此文预测social tags

1. CFR (CF for collaborative filtering, R for recommendation)

冷启动的问题，

缺乏推荐的透明性，

2.基于近似标签推荐

直接推导获得标签

An  Autotagging Algorithm

AdaBoost ,扩展自MIREX 2005

优点：

1.基于特征最小化经验错误的能力选择特征

2.computation time scales linearly

1.Acoustic Feature extraction

标准声学特征

活动窗口(100ms with 25ms overlap)

众多特征处理为统计特征--独立高斯分布的期望和方差

2.labels as a classification problem

tags are sparse

将每个标签分为a lot , some , none三类

3. tag predict with AdaBoost

用一些弱分类器h_l^t(x)来训练，得到g(x)为强分类器

one-verse-all的多分类

4. generating autotags

每个g(x) 产生的是none, some, a lot的分类

1.以 g(x)可为每段音乐分出类

2.可为同一artist的所有音乐

       对于2， a.选a lot           b其它方法

PS. Last.fm是个好网站，API很丰富，douban.fm没找到官方API，只找到了这个http://code.google.com/p/drhac/wiki/Protocol