TY -的A2 -古普塔,Suneet Kumar盟——太阳,胡安PY - 2022 DA - 2022/01/06 TI -变分模糊神经网络算法对音乐智能营销策略优化SP - 9051058六世- 2022 AB -在这篇文章中,我们使用一个变分模糊神经网络算法进行深入分析和研究音乐智能营销策略的优化。音乐推荐系统提出了包括用户建模模块、音频特征提取模块和推荐算法模块。推荐算法的基本思想如下:首先,音乐收集用户的历史行为信息,和用户偏好模型通过使用矩阵分解的方法隐藏的语义模型;然后,音频资源在系统中预处理和频谱图,可以代表音乐特征提取;用户的首选特征之间的相似性和音乐潜在特性计算生成对目标用户的建议。user-music数据集内部构造模型的训练和测试,和用于系统的网络模型结构试验设计是基于一个典型的卷积神经网络模型,在模型训练调优参数进行比较和选择。最后,模型的训练和测试,和系统方面的评估预测评级准确性和推荐列表生成使用均方根误差精度,精度,召回,F1值作为推荐质量评价指标。实验结果表明,本文推荐算法具有一定的可行性和有效性。与其他传统音乐推荐算法相比,本文充分利用深层神经网络的强大优势来自动提取特征和获得更高层次的音乐特性表征的音频内容,同时将用户交互与音乐的历史行为信息,可有效缓解推荐系统的问题,如冷启动。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9051058 - 10.1155 / 2022/9051058摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER