个人音乐推荐映射

摘要

无标度的网络数据集，例如音乐音轨、播放列表和其他媒体项推荐，被分析和展现在用于可视化的图形映射图显示(图1)中，优选在互动环境(图2)中。绘图和可视化系统通常包括网络提取例程，耦合以高性能特征分解(映射图布局计算)算法，以及新颖的可视化互动方法。

主权项

一种用于音乐数据的分析和可视化描绘的方法，包括步骤：(a)接收播放列表，其包括对应音轨的音轨id；(b)访问推荐者数据库或服务，并根据播放列表音轨id取出预定数量的推荐音轨id，每个推荐音轨id包括相应的强度度量，播放列表id和推荐id一起形成数据集；(c)去除不共享数据集邻域内至少预定最小数量的事件的推荐音轨id，从而将数据集减小到可管理的比例，以供可视化显示；(d)通过流行度来对推荐音轨id进行排序；(e)仅保持预定数量的所有最流行的推荐音轨，以减小供可视化显示的数据集的尺寸；(f)从在所减小数据集中每对音轨之间的成对的推荐强度来构建矩阵，其中矩阵的对角线是如在所选资源中所表示的音轨的整体流行度；(g)在整个矩阵计算按行的欧几里德距离；(h)将度量多维缩放方法应用于矩阵，以确定矩阵的主要特征向量；(i)基于主要特征向量，确定针对播放列表音轨和推荐音轨中的每一个的二维映射图位置；以及(j)根据针对每个音轨的二维映射图位置，在图形显示屏幕上绘制所减小数据集的可视化映射图。