本文是计算机论文，对数字音乐领域来说，音乐推荐作为数字音乐营销平台的核心业务，推荐质量决定了音乐作品的分发效率和用户收听服务的满意度。为此，作者将数字音乐推荐过程中遇到的“工程挑战性问题”转化为“学术课题研究”，并开展了一系列的科研工作，分别在行为数据的极端稀疏、音乐偏差的差异化及动态性、行为噪声的干扰等方面提出了相应的解决方案,通过与现有解决方案的对比分析和实验测评，验证了目标模型的正确性和高效性，并给出了其效果显著的合理解释和性能最佳的核心参数等信息。本章将研究内容概述如下：（1）其主要解决了如下问题：（a）为了缓解数据稀疏问题，引入了数据增强策略，充分利用观测到的和未观测到的行为数据进行模型训练，增强后模型在不同稀疏数据环境下的鲁棒性均显著
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第一章绪论
在海量数字音乐面前，用户选择一首歌曲前会做出复杂的心理活动，并在收听过程中感知音乐的某些价值属性，随后做出音乐收听的心理反馈。目前大多数实证研究方法仅从宏观层面研究了用户选择音乐的影响因素及其作用关系，但随着用户的个性化程度增高和动态变化等，每个用户消费音乐的影响因素和其权重因子均有所不同，甚至同一个用户在不同收听场景或时段下也存在明显差异，经检索大量的文献发现，鲜少出现对用户音乐偏好的细粒度研究。论文根据用户属性、歌曲元数据及行为数据，从微观层面挖掘用户在不同时间选择音乐的影响因素及其权重因子，可深化用户音乐偏好的实证研究。在海量音乐曲库中，用户往往面临着信息过载、知识匮乏和时间有限等隐式需求。当用户寻找自己可能喜好的歌曲时，必须花时间去收听它们才知道哪些歌曲是他们所喜好的，这种评估成本是无法收回的。音乐推荐系统的出现，可以帮助用户快速找到其可能感兴趣的音乐，让用户所见即所得，将主动权交给用户，通过简单的滑动操作，获得短期的“奖赏”，让用户沉浸在推荐服务中。
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第二章相关理论与研究综述
2.1数字音乐营销策略发展综述
其中“热”是根据几个维度计算出内容的热门排名，“快”是根据时效性对内容进行排名，“全”是根据多样化程度对内容进行排名。这种营销模式中的运营手段偏向于人工推荐，缺少个性化元素，且大多运营策略的排名都是通过简单逻辑或业务规则计算而来，在离线阶段完成。这种简单的营销模式很容易带来马太效应：热门内容越热门，冷启动内容越难被曝光。例如，一首歌曲在初期被收听过若干次或者被恶意刷排行榜后，这首歌曲变得逐渐热门起来，从长期来看，这对听众产生了严重的误导性。同时，马太效应也会导致长尾理论的出现，20％的内容聚集了74％的用户行为，导致这种现象的根本原因不是用户对非热门歌曲不感兴趣，而是这些非热门歌曲很大程度上没有机会被曝光在用户面前。“长尾”堆积了越来越多的新内容，而平均利用率却不高。虽然一些综合排序算法（更短的时间窗口、赛马机制等）一定程度上缓解了马太效应带来的影响，但推荐的内容始终是千人一面的非个性化内容，单个资源位的产出率极低。从用户视角来看，推荐系统解决了用户面临的信息过载、知识匮乏和时间有限等隐式需求。
2.2音乐偏好的影响因素研究
在海量音乐曲库中，用户可以随时随地搜索、收听或分享自己喜好的歌曲。然而，数字音乐的海量空间超出了用户的基本需求和信息筛选的能力，导致了严重的信息过载。当用户在选择自己偏好的歌曲时，必须花时间去收听它们才知道哪些歌曲是他们所喜好的，且这种评估成本是无法收回的，用户不得不收收听那些不喜好的歌曲以给予恰当的评价。推荐系统根据用户行为历史挖掘其音乐偏好，然后快速为用户找到其感兴趣的音乐。除此之外，推荐系统极大地提升了用户的满意度、惊喜度和聆听体验。比如，目前流行的实时歌曲流推荐，能够让用户所见即所得，将主动权交给用户，通过简单的滑动操作，获得短期的“奖赏”，让用户沉浸在推荐服务中。从数据视角来看，推荐系统缓解了马太效应带来的负面影响，同时增强了长尾内容的挖掘能力。在海量数字音乐的背景下，传统运营策略使得马太效应尤为明显，热门歌曲排行榜的长久不变性，新上架的歌曲很难被发现，也加剧了用户收听行为的稀疏性问题。推荐系统通过基于内容过滤和模型的挖掘方法，使得新歌曲均有机会被推荐给用户收听，并且这些新歌曲符合了用户的音乐偏好。从长期来看，推荐系统避免了2/8现象的再次出现，提升了用户与歌曲交互矩阵的稠密度。
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第三章融合内容表示的度量排序学习推荐算法..........55
3.1引言..........55
3.2问题描述......................57
3.3融合内容表示的度量排序学习推荐算法...................58
第四章基于多层注意力表示的音乐推荐算法...................69
4.1引言..........69
4.2问题描述..........71
4.3基于多层注意力表示的音乐推荐算法..........72
第五章基于注意力机制的时序推荐算法..........81
5.1引言.............81
5.2问题描述.......................83
5.3基于注意力机制的时序推荐算法..........83
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第六章横向对比与系统验证
6.1引言
作者将数字音乐营销过程中遇到的“实际挑战性问题”，转化为“学术课题研究”，并开展了一系列的科研工作，分别在行为数据的极端稀疏、音乐偏差的差异化及动态性、行为噪声的干扰等三个方面提出了相应的解决方案，旨在为数字音乐平台在精准营销、收听体验和降本增效方面带来更多的商业价值和更高效的运营效率。鉴于论文的主体章节只将目标算法与基线算法做对比实验，未考虑三个新算法之间的横向对比和系统验证。为此，本章中分别选取了第四章和第五章提出的推荐算法做系统验证，需要说明的是，第三章提出的CRMRL算法仅适用于解决新上架歌曲或冷门歌曲等推荐问题，故不纳入本章的验证环节。HARM和ASR算法是利用当前收听行为中的时序关系挖掘用户可能喜欢的下一首歌曲，理论上它们均可用于下一首歌曲推荐和自动播放列表延续等任务中，但实际效果将通过本章验证得出。
6.2横向对比
具体来说，第一层网络利用用户属性信息和歌曲内容信息建立统一的多维语义表示，得到歌曲矩阵编码，然后将其输入到卷积神经网络模型中提取歌曲的局部特征；第二层网络将用户会话中收听的歌曲作为列表，利用门限控制的循环神经网络学习收听行为的时序依赖关系，构建用户驱动的注意力机制学习每个历史收听行为的重要性，从而降低噪声行为的影响。最后利用监督式训练方法预测用户下一首与上下文歌曲高度相关的歌曲。主要用于解决用户行为数据中的噪声干扰问题，但对会话长度要求较高。个性化的推荐可以极大地提升了用户决策时间、惊喜度和聆听体验，增强音乐用户的付费意愿，也提高了用户生命周期内各个阶段的转化率，引导用户更加频繁地使用音乐客户端，为平台建立稳固的忠实用户群体，间接地为企业实现用户链式反应的增值效应。
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第七章总结与展望
推荐系统作为当前互联网营销中最先进的精准营销工具，能够最大化的提升营销投入的产出比，根据用户属性、内容元数据以及用户行为历史等信息对用户兴趣偏好进行更加细粒度地挖掘，并将感兴趣的内容推荐给用户。（c）为了解决传统方法只能挖掘用户与歌曲之间的一般性关系的问题，建立了从全局和细粒度层面同时挖掘用户对音乐偏好的度量学习方法，通过将用户和音乐分别映射到相同的稠密语义空间，利用距离度量指标衡量用户与音乐之间的全局和细粒度关系，提升了冷启动音乐场景下的推荐质量。最后，该研究成果主要解决数据极端稀疏的推荐场景，可适用于新上架歌曲或冷门歌曲等推荐任务。（2）在数字音乐营销中，如何区分用户之间音乐偏好的差异是提升营销效率的关键，为此提出了基于多层注意力表示的推荐算法。该算法利用用户属性和歌曲内容等信息，从多维视角学习歌曲的嵌入式表征，挖掘用户与歌曲之间的偏好关系。（3）在真实的用户收听过程中存在大量的噪声数据，这些数据对刻画用户真实音乐偏好带来负面影响，为此，提出了基于注意力机制的时序推荐算法，达到降低噪声数据的影响。该算法是一个双层的网络结构，首先对用户收听会话中的歌曲进行嵌入式表示，然后利用卷积神经网络提取歌曲的高层语义表示；然后利用门限控制的循环神经网络学习会话中用户行为的时序依赖关系。#p#分页标题#e#
参考文献（略）
参考文献（略）
