机构名称：
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• 在第二种方法中，利用了著名的生理信号处理和情绪分析数据集 DREAMER。为了减少噪音和伪影，对数据进行了预处理，并提取了特征。然后，使用支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类方法根据个体的 EEG 数据对个体的效价和唤醒度进行分类。在确定用户的情绪状态后，将每首音乐分配到不同的情绪类别，以提供音乐推荐。这使系统能够做出与用户情绪状态相匹配的个性化音乐推荐。该策略旨在利用机器学习技术和 EEG 数据分析来提供更精确和定制的音乐推荐系统。该策略具有广泛的潜在应用，因为它可能会提高音乐流媒体服务的效率并改善整体聆听体验。这种方法还可能对心理健康产生影响，因为它可以通过建议个性化的音乐选择来帮助治疗悲伤和焦虑等疾病，从而提升情绪。
利用脑电波建立基于情绪的音乐推荐系统
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