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J-GLOBAL ID：200902240322338131   整理番号：09A0850026

音楽情報処理技術の最前線 7.音楽推薦システム

著者 (2件)： 吉井和佳 (産業技術総合研) ,  後藤真孝 (産業技術総合研)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 50  号： 8  ページ： 751-755  発行年： 2009年08月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： オンライン音楽配信サービスは,多数のユーザを獲得していることから,各々のユーザに適切な楽曲を提供するための音楽推薦システムの重要性が増している。そこで,音楽推薦システムを支える主要な技術について解説し,音楽に特有な推薦システムを紹介した。さらに,音楽推薦システムの性能を検証するための実験用データの収集・解析方法及び評価尺度について述べ,今後の指針について解説した。

シソーラス用語： 情報システム ,  *音楽 ,  *情報サービス ,  性能 ,  性能評価 ,  楽曲
準シソーラス用語： *音楽情報処理 ,  *音楽配信 ,  *推薦システム ,  音響信号

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (12件)：

• 神嶌敏弘. 推薦システムのアルゴリズム (1). 人工知能学会誌. 2007, 22, 6, 826-837
• 神嶌敏弘. 推薦システムのアルゴリズム (2). 人工知能学会誌. 2008, 23, 1, 89-103
• 神嶌敏弘. 推薦システムのアルゴリズム (3). 人工知能学会誌. 2008, 23, 2, 248-263
• YOSHII, K. An Efficient Hybrid Music Recommender System Using an Incrementally Trainable Probabilistic Generative Model. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2008, 16, 2, 435-447
• TIEMANN, M. Ensemble Learning for Hybrid Music Recommendation. Proc. of ISMIR, 2007. 2007, 179-180

タイトルに関連する用語 (3件)： 音楽情報処理 ,  音楽 ,  推薦システム