[B-15-47] ユーザの潜在的嗜好を考慮した楽曲推薦システムの検討
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：楽曲推薦
従来のユーザ毎に提供されるおすすめの楽曲は，ジャンルやアーティストなどのメタ情報を中心に行われているが，ユーザの嗜好に合致していたとしても，出会う楽曲が極端に偏ってしまう．一方，コード進行のような，音楽に精通していない限り意識することのない楽曲を構成する要素も，メタ情報として活用できる可能性がある．人によって好みのメタ情報は異なると考えられるため，メタ情報の種類は多い方が良い．従って，楽曲に対するメタ情報を増やし，それらを楽曲推薦に用いることで，選択の幅を増やし，従来では選択されなかった新たな楽曲を提供できる可能性がある．本研究では，楽曲の様々な構成要素，例えば，コード進行やビート，音の強弱などをメタ情報として考慮に入れ，ユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦できるようなシステム開発を目的とする．
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