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演讲摘要：通过用户的音乐列表行为自动识别用户的即时情绪是认知研究中一项有意义的工作。然而，以前的研究是通过识别用户在某一特定时刻所听的歌曲表达的情绪来实现的。我们认为，根据用户生成的歌曲播放列表（播放的一系列音乐）来识别用户的情绪更可靠. 在本研究中，一个LSRF（"列表-歌曲 "关系分解）模型被提出来解决有效识别播放列表中的情感问题。首先，LSRF模型巧妙地利用了专家对歌曲情感的标注结果。其次，LSRF使用歌曲之间（基于多模态信息）的情感相似性和歌曲在播放列表中的共现性作为两个辅助信息约束，实现了歌曲数据和播放列表数据的协同聚类。实验结果表明，所提出的LSRF模型能够有效而稳定地识别嵌入在播放列表和歌曲中的情感信息。
讲者简介：袁华，电子科技大学教授，信息管理与电子商务研究所副所长，CNAIS常务理事。清华大学博士，主要研究领域为机器学习与商务智能、信息管理与决策分析、数字市场与企业（社会）计算。
第十九届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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