ユーザ嗜好に基づく音楽情報検索システムにおける学習データ抽出手法
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概要
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ユーザ嗜好に基づく音楽情報検索システムでは学習データとしてジャンル情報を用いて検索対象楽曲の特徴空間を形成しているが,ジャンル情報では特徴空間内における楽曲分布に偏りが生じてしまう.そこで本稿では検索対象データに対してK-means法に基づくクラスタリングを行うことで学習データの選別を行い,特徴空間を再構築することでこの問題を解消する.またK-means法では初期値選定問題があり、その問題が検索精度に及ぼす影響を他のクラスタリング手法による結果との比較から、システムに最適なクラスタリング手法の考察を行った.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-02-23
著者
-
甲藤 二郎
早稲田大学基幹理工学研究科
-
石先 広海
KDDI研究所
-
帆足 啓一郎
KDDI研究所
-
菅谷 史昭
KDDI研究所
-
石先 広海
早稲田大学大学院理工学研究科情報ネットワーク専攻
-
菅谷 史昭
株式会社 Kddi 研究所
-
甲藤 二郎
早稲田大学
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