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J-GLOBAL ID：201702254936177731   整理番号：17A1773690

音楽プレイリストの推奨のための事例ベース推論フレームワーク【Powered by NICT】

A case-based reasoning framework for music playlist recommendations

著者 (2件)： Gatzioura Anna (Department of Computer Science, Universitat Polite`cnica de Catalunya BarcelonaTech, Barcelona, Spain) ,  Sanchez-Marre Miquel (Department of Computer Science, Universitat Polite`cnica de Catalunya BarcelonaTech, Barcelona, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CoDIT  ページ： 0242-0247  発行年： 2017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： レコメンダーシステムは最近情報,与えられたモーメントで関心であることを製品とサービスのための探索時にユーザを支援するための意図した様々なアプリケーションの基本的な部分となっている。電流レコメンダーシステムの大部分は利用者-項目相互作用に基づく分離株項目勧告,主に評価を介して発現を生成するが,本論文では,項目の集合の勧告を生成するシステムを提案した。本システムの目的は,ユーザがより完全な経験を求めて,関節項目選択の観点からは,関連情報の複雑さは,実際のシステムを用いて評価し,効率的に処理,音楽プレイリスト勧告のようにできない領域における正確なレコメンデーションを生成することである。歌,スタイルと芸術家を実行する間の根底にある関係を同定するために,グラフモデルと組み合わせたハイブリッド事例ベース推論アプローチを用いた。この枠組みは,マルチメディア勧告に存在する意味論的ギャップを克服する範囲で,同時に設計し,コールドスタート状況における良好な性能を可能にした。実験結果を示し,提案した手法が広く用いられている推奨方法のいくつかと同じかより高い精度のレコメンデーションを提供できることを示した。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： 応用プログラム ,  電流 ,  *事例ベース推論 ,  モーメント ,  *音楽 ,  マルチメディア ,  意味論 ,  相互作用
準シソーラス用語： 低温始動 ,  グラフモデル ,  芸術家 ,  歌 ,  分離株 ,  *プレイリスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音楽 ,  プレイリスト ,  推奨 ,  事例ベース推論 ,  フレームワーク