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J-GLOBAL ID：201702250405197138   整理番号：17A0757678

分散遺伝的アルゴリズムを用いた音楽推薦システムの改善【Powered by NICT】

Music Recommendation System Improvement Using Distributed Genetic Algorithm

著者 (3件)： Inoue Masayoshi ,  Takenouchi Hiroshi ,  Tokumaru Masataka
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 627-630  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の音楽リコメンデーションシステムは,ユーザの主観に適合しないと自然に直感的ではない。以前にこれらの問題に対処するための音楽推薦システムを提案した。音楽推薦システムは,感性エージェントと感性検索システムを用いた。感性エージェントは感性モデルを用いて,三層ニューラルネットワークによる特性化した。音楽変動特性は,感性剤のニューラルネットワークへの入力として定義した。著者らの以前に提案されたシステムは,ユーザの主観に基づいてレコメンデーションを返す。しかし,このシステムは顕著な利用者の評価負荷を招く。本研究では,この問題に対処するために最適化法として分散遺伝的アルゴリズム(DGA)を導入した。シミュレーションによる著者らの以前の方法に提案したDGA法を比較した。シミュレーション結果は,提案したDGA法は以前の方法よりも著しく優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  エージェント ,  キャラクタリゼーション ,  *音楽 ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 感性モデル ,  感性検索 ,  *推奨システム ,  *分散遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分散遺伝的アルゴリズム ,  音楽 ,  推薦システム