音乐推荐系统中音乐情境信息源研究

常 超

常超/集宁师范学院讲师(内蒙古乌兰察布012000）。

音乐对于人们的生活起到锦上添花的作用，很难想象没有音乐，人们的生活会变成什么样子，但是对于音乐推荐体系很多人却并不了解。伴随着互联网技术的发展，很多音乐作品出现在网络这个广阔的平台中，无论身处何地，只要通过网络就可以获得大量的音乐内容。但是这也带来一个问题，就是出现一部分类型多重、划分并不明确的好作品，很容易被鲜明标签的音乐掩盖，很难吸引受众。考虑到这类问题，对于音乐推荐机制的研究就显得格外必要。

一、音乐推荐系统

通过这种推荐体系，可以避免音乐信息的过度使用，同时引导一些潜在的优质音乐作品走进用户眼球。它支持用户自行对感兴趣的音乐曲目进行标识，将自己的收听习惯形成规律式记录，系统在甄别这些音乐名称时，就会有针对性地为用户挑选符合其收听习惯的音乐类型。

目前出现的音乐推荐平台和模式都没能充分考虑到基于情境下的音乐推荐形式。在特定的情境下，人们对音乐的需求不会单一满足固定的音乐推荐，而是考虑到心情、情绪甚至天气等多重因素，以此作为用户收听音乐考虑的重点。也就是用户受到情境因素的影响会产生自己的音乐需求，音乐推荐系统善用这项功能，才能更好地推荐给用户符合要求的音乐类型。

每个人对音乐都有不同的理解，可以说这是很主观很私人的行为意识。研究人员通过用户当时所处的环境特征判断其情境状态，进而提供其可能需要的音乐类型，筛选的过程也是挑选推荐的过程。这项功能需要借助用户平时听歌时用到的音乐列表，再衡量用户的听歌习惯和相关歌曲的相似度，从中寻找到一些规律性，使推荐的歌曲更具可参考价值。

二、情境背景下的音乐信息类型

（一）周遭环境背景相关情境

首先是用户的方位信息，可以借助相关的地理坐标和景观建筑区别。举一个最简单的例子，用户置身悠扬的江南水乡和广阔的沙漠绿洲，内心激起的情感意识肯定是大不相同的，这时就要根据具体的环境因素选择与之匹配的情境音乐。其次，是时间的因素。工作日和休息的时候肯定音乐喜好是不一致的，每个周一人们的情绪和周五晚上也是不同的，这些都是音乐推荐体系程序步骤需要考虑的。最后是气象的状况，阴雨天和阳光明媚的日子，部分用户的音乐习惯也会随之进行改变，我们也要加以关注。这里列举一个例子，音乐推荐系统如果识别用户在高纬度高海拔的地理位置时，可能就会推荐一些空灵的纯音乐，让用户充分感受大自然的美和神圣。如果识别坐标是在有鲜明地标的村落和原始村庄，可能就会推荐一些民风淳朴的民族音乐等等。

（二）用户自身的情境

用户的年龄、性别、甚至国籍和语言都会带来不同的音乐选择心理。此外，用户在闲适的状态下的音乐喜好和进行某种运动，或是激烈运动后的音乐偏好也都不尽相同，具体可以参考一些身体指标以及参数变化等来挑选音乐类型。与此同时，我们还要将用户个人的情感变化作为推荐的衡量标准之一。一部分的人喜欢用音乐来缓解心中的不安的忧郁情绪，当然还有一部分人，喜欢用音乐来激发自己，从而获得情绪释放和爆发。

三、音乐情境信息源

（一）文本术语信息源

音乐的文本类型多见于网络页面以及具有标识性质的语言目录。网络页面涵盖了大量的音乐文本内容，目前对于此类信息的搜索获得多运用搜索引擎系统甄别查找，使用建立相关音乐文档和搜索目录的音乐夹形式则并不多见。

（二）标识

Web网站大力支持询问客户的音乐偏好，作为建立音乐类型标注的参考数据。选作标识的东西没有任何的限定，比如情绪、人名、乐器等等，一个音乐被标注的标识越多，被用户获得的可能性就越大。

（三）音乐歌词

音乐的本质含义很大一部分都体现在歌曲的歌词中，尤其是歌词中一些常用的特殊词汇，会成为一些受众点击搜索的对象，譬如，拥抱、骄傲等。还有就是能够针对歌词进行信息提取，将相关的相似度极高的歌曲也划分到一个级层里面。

（四）网络服务平台

通过调查数据，很大一部分用户喜欢通过微博等网络服务平台分享自己对于歌词的理解，这就为歌曲感受相似度的取值提供参考价值。这其实是一种共关的音乐效应，每个用户都会有自己用户体验列表，自我分享历史操作，一旦需要进行相似度的甄选就会特别方便，节省时间。

（五）列表收听

在2001年，就有人提议在音乐现实中探索各个曲目相似性的信息源方式，可以考虑利用的是电台或者音乐库中对现存CD数目的清点和播放，通过进行相似性的共现采集，针对频次的不同统计播放效应，统计某一首曲子的受欢迎程度，依次进行标识。

四、音乐情境信息源独特的优势和问题

（一)优越性的体现

首先我们身处于一个开放的时代，人和人之间不是对立的，存在着各种关联。音乐信息的使用者很可能就是下一个信息的提供者，所以越多的用户参与音乐推荐系统的体验和实践，我们的推荐结果就会越客观和真实。前文介绍的音乐情境内容多是来源于网络资源平台，是众人的思想汇集，不再是专业领域工作者的果实。每一部音乐作品都能够寻觅到知音，用户能够用最短的时间找到自己需求的音乐形式。

用户毕竟是个体，对于音乐的理解能力和赏析能力都存在着不同的感受力，所以很容易带有主观的色彩。这个时候就需要多样性的描述，对于歌曲进行全面的描绘，反映在音乐的各个层面。拥有差异是不可怕的，正是因为差异才能让用户认识到同一首歌曲的不同面，提升用户群的整体音乐感受力，音乐情境信息使音乐作品更加的系统化、多样化。

（二）存在的问题

音乐的更新速度非常快，新的音乐作品比较容易同新衍生的用户进行对接。但是这个过程，却很难落实在已经存在的旧用户群体中，所以这就造成了新的用户和音乐作品和已经存在的作品和用户群之间有一定的交流阻隔期，没有办法短时间进行过多的分享和交流，对于数据的统计也不太便利。

还有一个问题是可以进行改良的，很多用户第一次听一首音乐的时候可能会产生一个情绪波动，有一种情感体会，遂对该音乐进行标识性描述。但是很多作品在多次听后会产生不一样的感受，产生这种现象的原因可能是受到环境情境或者其他外界因素的影响，也有可能是作品本身具有的某种特质。针对这一类作品，可以专门进行一个标签来标识，就是“反复聆听”类，但是大多数网站在收到很两极的评论描述时，往往会选择评价较集中的描述作为该作品的标识。

由于音乐数量的庞大和用户人数的增多，很难实现全方位的覆盖，一些描述相对边缘化的作品就不容易被搜索到，程序在为用户推荐时，也是在音乐推荐系统中挑选相似度最高、匹配性最接近的音乐作品。标识性不强、评论不多的音乐作品就很可能被推荐系统忽略，只有当用户总数不多，音乐系统相对轻松时，才便于仔细查找。除此之外，由于部分音乐具有标识，很容易获得推荐的机会，一些歌曲由于占用的标识比较鲜明，搜索频率较高，所以被推荐的概率很大。与之相比，一些小众的音乐类型，其情境信息度偏低，不容易被推荐，这些都是音乐推荐系统中情境信息源部分的推荐漏洞，需要相关人员继续进行探讨研究。

[1]陈礼贵,王有远,肖学勤.基于情境感知的环境友好设计资源服务研究[J].机械工程师,2013（11）.

[2]周玲元,段隆振.数字图书馆联盟中基于情境感知的个性化推荐服务研究[J].图书馆理论与实践,2014（07）.

[3]洪颖.音乐推荐系统中音乐情境信息源研究[J].图书馆工作与研究,2014（09）.

[4]李冠文.基于任务情境的信息搜寻行为及其影响因素研究综述[J].现代商业,2009（21）.

[5]张琪,章颖华.情境感知的科技文献协同推荐方法研究[J].现代图书情报技术,2012（02）.

[6]钟毅平,范伟,周路平,肖丽辉,王小艳,张笑仪,龙腾,颜志雄.音乐情境中自我参照加工的时间特征：来自ERPs的证据[J].心理科学,2012（05）.