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J-GLOBAL ID：201502202603774931   整理番号：15A0481471

楽曲聴取時の個人の脳波信号を利用した好みの楽曲の識別に関する検討-クラス情報を考慮した正準相関分析による高精度化-

A Note on Classification of Individual Favorite Musical Pieces Utilizing EEG Signals during Listening to Music-Performance Improvement via CCA Considering Class Information-

著者 (3件)： 澤田充奨 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 460(IE2014 67-86)  ページ： 179-184  発行年： 2015年02月16日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本文では,楽曲聴取時のヒトの脳波信号を利用したユーザが好む楽...

シソーラス用語： 音楽 ,...
準シソーラス用語： 音響特徴 ,...

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分類 (1件)： 生体計測・解析一般  (EL03010R)

引用文献 (15件)：

• P. Åman and L. A. Liikkanen, “A survey of music recommendation aids,“ in Proc. of Workshop on Music Recommendation And Discovery (WOMRAD), Sept. 2010.
• G. Adomavicius and A. Tuzhilin, “Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions,“ IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, vol. 17, no. 6, pp. 734-749, 2005.
• M. Balabanović and Y. Shoham, “Fab: Content-based, collaborative recommendation,“ Commun. ACM, vol. 40, no. 3, pp. 66-72, 1997.
• R. Burke, “Hybrid recommender systems: Survey and experiments,“ User Modeling and User-Adapted Interactions, vol. 12, no. 4, pp. 331-370, 2002.
• J. L. Herlocker, J. A. Konstan, L. G. Terveen, John, and T. Riedl, “Evaluating collaborative filtering recommender systems,“ ACM Trans. on Information Systems, vol. 22, pp. 5-53, 2004.

タイトルに関連する用語 (9件)： 楽曲 ,  聴取 ,  個人 ,  脳波信号 ,  好み ,  識別 ,  クラス ,  正準相関分析 ,  高精度化