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J-GLOBAL ID：202202213075845227   整理番号：22A0608725

メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討

A Note on Music Playlist Generation Based on Metadata-aware Music Graph Exploration Using Reinforcement Learning

著者 (4件)： 櫻井慶悟 (北大 大学院情報科学院) ,  藤後廉 (北大 数理・データサイエンス教育研究セ) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2021  ページ： ROMBUNNO.75  発行年： 2021年10月29日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1はじめに.Spotify1等の楽曲ストリーミングサービスでは,多くのユーザが楽曲の中から嗜好に合致する楽曲を選択し,楽曲プレイリストを生成することで楽曲を聴取している.しかしながら,一般に,膨大な量の楽曲の中からユーザの嗜好する楽曲を選択...【本文一部表示】

シソーラス用語： *グラフ ,  *学習 ,  酔歩 ,  パラメータ ,  有効性 ,  エージェント ,  *強化学習 ,  *メタデータ ,  楽曲 ,  自動生成 ,  評価指標
準シソーラス用語： Q学習 ,  類似度 ,  *プレイリスト ,  報酬関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： メタデータ ,  楽曲 ,  グラフ ,  探索 ,  強化学習 ,  プレイリスト