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J-GLOBAL ID：202202225159598225   整理番号：22A0651330

音楽インテリジェンスマーケティング戦略最適化のための変分ファジィニューラルネットワークアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Variational Fuzzy Neural Network Algorithm for Music Intelligence Marketing Strategy Optimization

著者 (1件)： Sun Juan (Department of Music, Handan University, Handan City, Hebei Province 056005, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,変分ファジィニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,音楽知的マーケティング戦略の最適化に関する詳細解析と研究を行った。本論文で提案した音楽推薦システムは,ユーザモデリングモジュール,オーディオ特徴抽出モジュール,および推薦アルゴリズムモジュールを含んでいる。推薦アルゴリズムの基本的アイデアは以下の通りである。最初に,音楽ユーザの歴史的行動情報を収集し,隠れ意味モデルの行列分解法を用いてユーザ選好モデルを構築した。次に,システムにおけるオーディオ資源を前処理して,音楽特徴を表現することができるスペクトルマップを抽出した。ユーザの好ましい特徴と音楽ポテンシャル特徴間の類似性を計算し,ターゲットユーザに対する推薦を生成した。モデル訓練と試験のためのユーザ-音楽データセットを構築し,システム実験に用いるネットワークモデル構造を,典型的畳込みニューラルネットワークモデルに基づいて設計し,一方,モデル訓練調整パラメータを,比較し,選択した。最後に,このモデルを訓練し,試験して,このシステムを,推薦品質評価計量として,二乗平均平方根誤差,精度,想起,およびF1値を用いて,予測評価精度と推薦リスト生成精度の両方の観点から評価した。実験結果は,本論文における推薦アルゴリズムが一定の実現可能性と有効性を有することを示した。他の従来の音楽推薦アルゴリズムと比較して,本論文は,自動的に特徴を抽出して,オーディオコンテンツからより高いレベルの音楽特徴表現を得るために,深いニューラルネットワークの強力な利点を完全に利用し,一方,音楽とのユーザ相互作用の歴史的行動情報を組み込み,それは推薦システムにおけるコールドスタートのような問題を効果的に軽減することができた。Copyright 2022 Juan Sun. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  相互作用 ,  *変分法 ,  実験 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  スペクトル ,  オーディオ機器 ,  利用者 ,  *市場戦略 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 品質評価 ,  ネットワークモデル ,  推奨システム ,  行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (21件)：

• A. G. Hussien, M. Amin, M. Abd El Aziz, "A comprehensive review of moth-flame optimisation: variants, hybrids, and applications," Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, vol. 32, no. 4, pp. 705-725, 2020.
• T. Liu, Z. Yuan, L. Wu, B. Badami, "An optimal brain tumor detection by convolutional neural network and enhanced sparrow search algorithm," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine, vol. 235, no. 4, pp. 459-469, 2021.
• N. Nedjah, L. D. M. Mourelle, R. G. Morais, "Inspiration-wise swarm intelligence meta-heuristics for continuous optimisation: a survey-part I," International Journal of Bio-Inspired Computation, vol. 15, no. 4, pp. 207-223, 2020.
• V. A. Vuyyuru, G. A. Rao, Y. V. S. Murthy, "A novel weather prediction model using a hybrid mechanism based on MLP and VAE with fire-fly optimization algorithm," Evolutionary Intelligence, vol. 14, no. 2, pp. 1173-1185, 2021.
• J. Tang, G. Liu, Q. Pan, "A review on representative swarm intelligence algorithms for solving optimization problems: applications and trends," IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 8, no. 10, pp. 1627-1643, 2021.

タイトルに関連する用語 (7件)： 音楽 ,  インテリジェンス ,  マーケティング戦略 ,  最適化 ,  変分 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  アルゴリズム