2025年音乐用户目标愿景.pdfVIP

长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。——李白

音乐用户目标愿景

目标是创建更多个性化的推荐。更准确地说，我们首先概述如何

将诸如人格和情感之类的心理建构整合到xxx中。随后，我们讨论了

情境感知xxx，并提出了描述上下文和情境偏好的多方面用户模型的

需求。最后，我们讨论了用户的文化背景对推荐偏好的影响，在构建

具有文化意识的xxx时需要考虑这一点。

3.1心灵启发的音乐推荐

个性化和情感是重要的心理建构。人的性格特征是塑造人的行为

的一种可预测且稳定的量度，而情绪是对特定刺激的短期情感反应。

两者都显示出会影响音乐品味和用户对xxx的要求。但是，在（音乐）

推荐系统的背景下，个性和情感尚未发挥主要作用。鉴于有力的证据

表明，两者都会影响听觉偏好，并且最近出现了根据用户生成的数据

准确预测听觉偏好的方法，因此我们认为受心理启发的xxx即将到来。

3.1.1个性化

在心理学研究中，人格通常被定义为“源自个人内部的一致的行

为模式和人际交往过程”。这个定义考虑了人们在情感，人际，体验，

态度和动机方面的个体差异。一些先前的工作研究了决策与人格因素

的关系。个性可以影响人类的决策过程以及品味和兴趣。由于这种直

接关系，具有相似人格因素的人很可能会分享相似的兴趣和爱好。

先前对用户个性特征进行的研究支持个性信息在推荐系统中可

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

能具有的潜在好处。比如，心理学研究表明，性格外向的人可能更喜

欢乐观和传统的音乐。因此，基于个性的xxx可以使用此信息更好地

预测哪些歌曲比其他歌曲更可能吸引人们。潜在用法的另一个例子是

利用个性信息，以便计算用户之间的相似性，从而确定志趣相投的用

户。然后可以将该相似性信息集成到基于邻域的协作过滤方法中。

为了在推荐系统中使用个性信息，系统首先必须从用户那里获取

此信息，这可以显式地或隐式地完成。在前一种情况下，系统可以要

求用户使用个性评估清单，填写个性问卷。在后一种情况下，系统可

以通过跟踪和观察用户的行为模式来学习个性，例如，用户在

Facebook上的喜欢行为或对Instagram上发布的图像滤镜。明确引

出个性特征的系统在用户满意度，易用性和预测准确性等方面都具有

出色的推荐效果。然而，不利的一面是，许多用户不愿意在使用RS

之前填写较长的问卷。缓解此问题的一种方法是仅向用户询问个性工

具的信息量最多的问题。不过，首先需要基于现有用户数据以及推荐

领域来确定问哪些问题最有用。其他研究表明，用户在某种程度上愿

意提供更多信息，以换取更好的推荐质量。

个性信息可以以多种方式使用，特别是在缺少传统的评分或消费

数据时生成推荐。此外，人格特质可以看作是扩展用户资料的附加功

能，主要用于识别基于邻域的推荐系统中的相似用户，或直接输入扩

展矩阵分解模型中。

3.1.2情绪

xxx用户的情绪状态对其短期音乐喜好有很大影响。反之亦然，

天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为。——《孟子》

音乐对我们的情绪状态有很大的影响。因此，将情感调节作为人们听

音乐的主要原因之一就不足为奇了。举例来说，与悲伤时相比，人们

在悲伤时可能会聆听完全不同的音乐流派或风格。确实，有关音乐心

理学的先前研究发现，人们可能会选择音乐类型来缓解他们的情绪状

况。最近的发现表明，可以主要