摘要
本发明公开了一种基于大数据的音乐推荐系统,包括:数据采集模块:负责收集用户行为数据、音乐元数据以及社交信息;数据预处理模块:对收集到的数据进行预处理操作;特征提取模块:从预处理后的数据中提取与音乐推荐相关的特征向量;模型训练与优化模块:构建GANs模型,GANs模型包括生成器以及判别器,采用对抗性训练策略,使生成器学习到数据的分布特征,生成器负责生成用户可能喜欢但尚未交互的音乐数据,补全用户与音乐之间的交互数据,利用补全后的交互数据与提取后的特征向量特征训练音乐推荐模型;推荐生成模块:根据用户当前上下文和训练好的推荐模型,生成个性化的音乐推荐列表。