暗黙的評価を含む再生履歴に基づく多様な楽曲推薦(Webとコンテンツサービス,ライフログ活用技術,オフィスインフォメーションシステム,ライフインテリジェンス,一般)
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概要
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デジタル楽曲の氾濫を補う様々な推薦手法が提案され,中でもユーザの行動や評価をベースにした協調フィルタリングの応用手法が多く考案されている.しかし,協調フィルタリングは,推奨コンテンツが類似ユーザの特徴ベクトルに依存するという手法の性質より,コンテンツ数が膨大な楽曲推薦で多様な推薦を行うには,異なる特性を示す特徴ベクトルが不足してしまう.そこで本稿では,協調フィルタリングを適用する前処理として,暗黙的評価を含む再生履歴に基づいて各ユーザに内包された異なる嗜好を表出化するというコンセプトのもと,特徴ベクトルの生成を行うことで多様な楽曲推薦の実現を試みる.
- 2011-02-24
著者
-
白石 善明
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
白石 善明
名古屋工業大学
-
岩田 彰
名工大
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
山口 大輔
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
山口 大輔
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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