基于Android的音樂推薦系統的設計與實現

鮑美英，申晉祥

（山西大同大學計算機與網絡工程學院，山西 大同 037009）

現代人的生活中音樂無處不在，近年來在線音樂快速發展，多種音樂服務軟件層出不窮[1-2]。隨著4G 網絡的發展以及越來越快的生活節奏使人們更樂意隨時聽到自己感興趣或喜好的音樂而不是主動搜索[3]。面對網絡音樂資源過載問題[4]，推薦系統應運而生。在線音樂服務中個性化推薦應用越來越廣泛，也更有利于向用戶推送長尾音樂[5]。

推薦系統作為網絡海量信息過濾的重要手段，為有效獲取所需信息，其中推薦算法是整個推薦系統中最核心、最關鍵的部分，而協同過濾推薦CFR（Collaborative filtering recommendation）是推薦算法中最為廣泛，也是最成功的方法之一，同時也是目前研究的熱點問題。其原理是根據興趣或喜好相似的用戶一般會對相同的物品有相近的興趣或喜好，從而為用戶產生推薦。

基于Android 的音樂推薦系統主要實現根據用戶已聽音樂的歷史記錄推薦相近喜好的音樂給用戶。主要包括用戶管理、音樂推薦、音樂查詢和音樂管理等功能。

1 音樂推薦系統的首頁

使用系統首先需要注冊，然后按照已注冊的賬號登錄即可進入。

首頁顯示“歡迎進入音樂推薦系統”，界面設計簡潔美觀、易于操作。兩個按鈕，一個是登錄，對于已經注冊成功的用戶可以直接登錄。另一個是注冊，對于首次使用系統的用戶需要先成功注冊然后再登錄使用。為方便音樂愛好者使用本系統，注冊部分設計的需要填寫內容比較簡潔，用戶注冊界面如圖1所示。

圖1 音樂推薦系統用戶注冊界面

按要求輸入用戶名、密碼并確定密碼，所輸入的信息會保存在系統設置的表中，并給出反饋信息。單擊立即注冊后，如果用戶名與表中已有數據不重復，即反饋注冊成功，若數據有沖突，則需要重新選擇輸入用戶名再次注冊。

2 音樂推薦功能

音樂推薦系統的核心功能模塊就是實現音樂推薦，根據用戶已聽音樂所做出的評價為歷史記錄，推薦興趣或喜好相似用戶喜歡的音樂按照喜好程度生成列表。音樂推薦界面如圖2所示,用戶登錄成功即可進入音樂推薦界面。推薦區顯示“你可能會喜歡的歌曲”是推薦系統根據用戶歷史行為按照協同過濾推薦算法生成的推薦列表，列表中的歌曲可以自動按序播放，也可以用戶點擊選擇播放。

圖2 音樂推薦系統的推薦界面

用戶在聽音樂的過程中，可以對感興趣或喜歡的音樂進行評分，評分結果將保存在系統指定的文件中作為用戶的歷史記錄或行為數據，此數據也是系統進一步產生推薦結果的依據。評分等級分為1～5 分，分值越大表示喜歡程度越高，推薦系統的評分界面如圖3所示。

圖3 音樂推薦系統的評分界面

協同過濾推薦算法依據大量用戶歷史行為記錄構建評分矩陣，評分矩陣數據的稀疏程度對推薦結果有重要影響。越多用戶參與評分，系統推薦的結果越準確，而事實中用戶聽音樂過程進行評分的并不多，導致評分矩陣過于稀疏，因此系統需要存儲用戶的大量的歷史評分記錄，但也需要注意同一用戶對同一音樂不能重復評分，避免產生過多的無效數據。系統根據登錄時的用戶名判斷，如果同一用戶首次對某音樂評分，系統將反饋提示信息，同時將評分數據保存到指定位置。如果同一用戶對某音樂進行重復評分，系統也會反饋提示信息，提醒用戶對此音樂已經評過分，同時不保存重復評分的數據。

3 音樂搜索功能

用戶的興趣或喜好會因時間或周圍情景的變化而發生改變，聽音樂亦如此。當一類型的音樂聽久了或許想換另一風格的音樂，此時用戶可以主動搜索自己想聽的音樂，同時推薦系統會根據用戶新的選擇產生相近的推薦結果，以滿足用戶新的喜好。音樂搜索界面如圖4所示。

圖4 音樂推薦系統的搜索界面

在搜索文本框中輸入想聽的音樂名即可，搜索功能支持音樂名模糊搜索。同時用戶搜索的內容，系統也會作為歷史行為記錄進行存儲。

4 系統測試及結果分析

基于Android 的音樂推薦系統，在華為平板電腦（型號華為攬閱M2-A01w，華為麒麟930 八核64位高速處理器，ROM 16GB，RAM 3GB，10.1英寸屏幕）對各項功能進行了測試，用戶管理、音樂推薦、音樂搜索等功能使用正常，系統運行良好。經過測試，結果表明音樂推薦系統基本實現預期設計要求，能夠滿足用戶隨時隨地聽音樂的興趣和喜好需求。

5 結論

設計并實現基于Android 的音樂推薦系統，符合現代人日常生活聽音樂的興趣和喜好需求。尤其對于長尾音樂，傳統的音樂搜索功能很難實現，而推薦系統因其個性化的設計有利于推送長尾音樂，實現推薦結果多樣化，更好的滿足用戶，具有很好的發展前景。