常 超
常超/集寧師范學院講師(內蒙古烏蘭察布012000)。
音樂對于人們的生活起到錦上添花的作用,很難想象沒有音樂,人們的生活會變成什么樣子,但是對于音樂推薦體系很多人卻并不了解。伴隨著互聯網技術的發展,很多音樂作品出現在網絡這個廣闊的平臺中,無論身處何地,只要通過網絡就可以獲得大量的音樂內容。但是這也帶來一個問題,就是出現一部分類型多重、劃分并不明確的好作品,很容易被鮮明標簽的音樂掩蓋,很難吸引受眾。考慮到這類問題,對于音樂推薦機制的研究就顯得格外必要。
通過這種推薦體系,可以避免音樂信息的過度使用,同時引導一些潛在的優質音樂作品走進用戶眼球。它支持用戶自行對感興趣的音樂曲目進行標識,將自己的收聽習慣形成規律式記錄,系統在甄別這些音樂名稱時,就會有針對性地為用戶挑選符合其收聽習慣的音樂類型。
目前出現的音樂推薦平臺和模式都沒能充分考慮到基于情境下的音樂推薦形式。在特定的情境下,人們對音樂的需求不會單一滿足固定的音樂推薦,而是考慮到心情、情緒甚至天氣等多重因素,以此作為用戶收聽音樂考慮的重點。也就是用戶受到情境因素的影響會產生自己的音樂需求,音樂推薦系統善用這項功能,才能更好地推薦給用戶符合要求的音樂類型。
每個人對音樂都有不同的理解,可以說這是很主觀很私人的行為意識。研究人員通過用戶當時所處的環境特征判斷其情境狀態,進而提供其可能需要的音樂類型,篩選的過程也是挑選推薦的過程。這項功能需要借助用戶平時聽歌時用到的音樂列表,再衡量用戶的聽歌習慣和相關歌曲的相似度,從中尋找到一些規律性,使推薦的歌曲更具可參考價值。
首先是用戶的方位信息,可以借助相關的地理坐標和景觀建筑區別。舉一個最簡單的例子,用戶置身悠揚的江南水鄉和廣闊的沙漠綠洲,內心激起的情感意識肯定是大不相同的,這時就要根據具體的環境因素選擇與之匹配的情境音樂。其次,是時間的因素。工作日和休息的時候肯定音樂喜好是不一致的,每個周一人們的情緒和周五晚上也是不同的,這些都是音樂推薦體系程序步驟需要考慮的。最后是氣象的狀況,陰雨天和陽光明媚的日子,部分用戶的音樂習慣也會隨之進行改變,我們也要加以關注。這里列舉一個例子,音樂推薦系統如果識別用戶在高緯度高海拔的地理位置時,可能就會推薦一些空靈的純音樂,讓用戶充分感受大自然的美和神圣。如果識別坐標是在有鮮明地標的村落和原始村莊,可能就會推薦一些民風淳樸的民族音樂等等。
用戶的年齡、性別、甚至國籍和語言都會帶來不同的音樂選擇心理。此外,用戶在閑適的狀態下的音樂喜好和進行某種運動,或是激烈運動后的音樂偏好也都不盡相同,具體可以參考一些身體指標以及參數變化等來挑選音樂類型。與此同時,我們還要將用戶個人的情感變化作為推薦的衡量標準之一。一部分的人喜歡用音樂來緩解心中的不安的憂郁情緒,當然還有一部分人,喜歡用音樂來激發自己,從而獲得情緒釋放和爆發。
音樂的文本類型多見于網絡頁面以及具有標識性質的語言目錄。網絡頁面涵蓋了大量的音樂文本內容,目前對于此類信息的搜索獲得多運用搜索引擎系統甄別查找,使用建立相關音樂文檔和搜索目錄的音樂夾形式則并不多見。
Web網站大力支持詢問客戶的音樂偏好,作為建立音樂類型標注的參考數據。選作標識的東西沒有任何的限定,比如情緒、人名、樂器等等,一個音樂被標注的標識越多,被用戶獲得的可能性就越大。
音樂的本質含義很大一部分都體現在歌曲的歌詞中,尤其是歌詞中一些常用的特殊詞匯,會成為一些受眾點擊搜索的對象,譬如,擁抱、驕傲等。還有就是能夠針對歌詞進行信息提取,將相關的相似度極高的歌曲也劃分到一個級層里面。
通過調查數據,很大一部分用戶喜歡通過微博等網絡服務平臺分享自己對于歌詞的理解,這就為歌曲感受相似度的取值提供參考價值。這其實是一種共關的音樂效應,每個用戶都會有自己用戶體驗列表,自我分享歷史操作,一旦需要進行相似度的甄選就會特別方便,節省時間。
在2001年,就有人提議在音樂現實中探索各個曲目相似性的信息源方式,可以考慮利用的是電臺或者音樂庫中對現存CD數目的清點和播放,通過進行相似性的共現采集,針對頻次的不同統計播放效應,統計某一首曲子的受歡迎程度,依次進行標識。
首先我們身處于一個開放的時代,人和人之間不是對立的,存在著各種關聯。音樂信息的使用者很可能就是下一個信息的提供者,所以越多的用戶參與音樂推薦系統的體驗和實踐,我們的推薦結果就會越客觀和真實。前文介紹的音樂情境內容多是來源于網絡資源平臺,是眾人的思想匯集,不再是專業領域工作者的果實。每一部音樂作品都能夠尋覓到知音,用戶能夠用最短的時間找到自己需求的音樂形式。
用戶畢竟是個體,對于音樂的理解能力和賞析能力都存在著不同的感受力,所以很容易帶有主觀的色彩。這個時候就需要多樣性的描述,對于歌曲進行全面的描繪,反映在音樂的各個層面。擁有差異是不可怕的,正是因為差異才能讓用戶認識到同一首歌曲的不同面,提升用戶群的整體音樂感受力,音樂情境信息使音樂作品更加的系統化、多樣化。
音樂的更新速度非常快,新的音樂作品比較容易同新衍生的用戶進行對接。但是這個過程,卻很難落實在已經存在的舊用戶群體中,所以這就造成了新的用戶和音樂作品和已經存在的作品和用戶群之間有一定的交流阻隔期,沒有辦法短時間進行過多的分享和交流,對于數據的統計也不太便利。
還有一個問題是可以進行改良的,很多用戶第一次聽一首音樂的時候可能會產生一個情緒波動,有一種情感體會,遂對該音樂進行標識性描述。但是很多作品在多次聽后會產生不一樣的感受,產生這種現象的原因可能是受到環境情境或者其他外界因素的影響,也有可能是作品本身具有的某種特質。針對這一類作品,可以專門進行一個標簽來標識,就是“反復聆聽”類,但是大多數網站在收到很兩極的評論描述時,往往會選擇評價較集中的描述作為該作品的標識。
由于音樂數量的龐大和用戶人數的增多,很難實現全方位的覆蓋,一些描述相對邊緣化的作品就不容易被搜索到,程序在為用戶推薦時,也是在音樂推薦系統中挑選相似度最高、匹配性最接近的音樂作品。標識性不強、評論不多的音樂作品就很可能被推薦系統忽略,只有當用戶總數不多,音樂系統相對輕松時,才便于仔細查找。除此之外,由于部分音樂具有標識,很容易獲得推薦的機會,一些歌曲由于占用的標識比較鮮明,搜索頻率較高,所以被推薦的概率很大。與之相比,一些小眾的音樂類型,其情境信息度偏低,不容易被推薦,這些都是音樂推薦系統中情境信息源部分的推薦漏洞,需要相關人員繼續進行探討研究。
[1]陳禮貴,王有遠,肖學勤.基于情境感知的環境友好設計資源服務研究[J].機械工程師,2013(11).
[2]周玲元,段隆振.數字圖書館聯盟中基于情境感知的個性化推薦服務研究[J].圖書館理論與實踐,2014(07).
[3]洪穎.音樂推薦系統中音樂情境信息源研究[J].圖書館工作與研究,2014(09).
[4]李冠文.基于任務情境的信息搜尋行為及其影響因素研究綜述[J].現代商業,2009(21).
[5]張琪,章穎華.情境感知的科技文獻協同推薦方法研究[J].現代圖書情報技術,2012(02).
[6]鐘毅平,范偉,周路平,肖麗輝,王小艷,張笑儀,龍騰,顏志雄.音樂情境中自我參照加工的時間特征:來自ERPs的證據[J].心理科學,2012(05).