動的ユーザモデルの音楽印象推定への適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-070

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Personalized Music Impression Estimation Based on Dynamic User Model

著者名: 周慧（関西大学）,林貴宏（関西大学）

著者名(英語): Hui Zhou (Kansai University),Takahiro Hayashi (Kansai University)

キーワード: 音楽推薦|印象推定|コールドスタート問題|music recommendation|impression estimation|cold start problem

要約(日本語): 音楽推薦システムでは，ユーザごとの音楽に対する感性の違いを考慮したパーソナライズ推薦が重要である。ユーザが抱く音楽に対する印象を推定するためには，学習データとして，ユーザが聞いた音楽に対する印象評価データを収集して分析する必要がある。しかし，新規ユーザの音楽印象推定の場合，データ収集に時間がかかるコールドスタートの問題がある。コールドスタートの問題に対処するための機械学習モデルである動的ユーザモデルが提案されている。本研究では，動的ユーザモデルを，音楽印象推定へと適用し，新規ユーザに対するコールドスタート

本誌掲載ページ: 109-110 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 362 Kバイト