能够把用户的心里情景和喜好用COMUS来评估。音乐推荐系统基于当前的、用户想要的、ESTM已经完成低等级特征算法分类。ALBANESEETAL2提出了另外一种方法，该方法融合了隐藏在使用日志中的低等级特征的信息使用模式和用于预测用户行为的语义描述符来提供有效的推荐信息。在这个推荐系统中，作者介绍了多通道浏览器和多通道对象来模拟用户并发浏览多类型对象。在系统原型上进行了广泛的试验，得到了良好的试验结果。在10里，创建者提出了一个基于用户上下文的框架来为周围媒体服务。拟议的框架包含了动态确定上下文并提供媒体用户需求。该
f框架能随着时间的变化适应媒体服务，并且能根据环境灵活的更新用户喜好。
3推荐系统综述
我们的推荐系统是一个固件系统。具体地说，我们的系统允许移动用户通过他她的移动终端发送实例音乐到音乐库查询和与需求音乐相似的音乐文件名进行查询。在前述的预备工作中1315开发系统的动机是减少现有移动音乐推荐系统的局限性。具体的说，我们的系统是不需要操作的系统，并且不需要应用程序接口或特别的客户端安装。该系统使用支持所有手机的推送技术。推送就是在不需要用户明确需求的情况下给移动用户发送一条信息。信息发送可能是人到人或应用到人甚至应用到应用。一些推送应用的例子包括预警信息、股票行情和每日星座。在这几种情况中，有用户定制服务和根据用户喜好推送的预警信息。在WAP推送中，允许推送发起者传送推送内容并且传递指令到推送网关，然后推送网关根据传送指令推送内容到WAP客户端（诸如“客户”或“终端”）。典型的是推送发起者是运行在WEB服务器中的应用程序。它与推送网关通过推送接受协议进行通信。推送网关通过空中接口协议传送推送内容到客户。前段推荐水平依靠开放资源技术和仿真模型工具。编程使用JAVA语言。一些完成前段运行水平的服务已经实现。我们使用开放资源软件WAPPushSDKV20版本来实现推送协议。推送代理网关已经使用开放资源软件Ka
elKa
el是开服昂资源WAP网关。最后，对形同运行说明和评估，我们使用Developer
fPlatform20SDKNokia6230平台版本。它是NokiaDeveloperPlatform20SDK仿真规范。SDK提供媒体内容和J2ME平台应用的环境。另外，虽然推荐系统算法是基于先进的久经考验的辨识机器学习技术，推荐系统程序与用户交互非常简单，不需要用户有先进的技巧。的确，用户通过多媒体终端发起的服务，包含用户通过音频文件发起推荐处理程序。推荐处理过程有两步组r