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J-GLOBAL ID：202202226935669606   整理番号：22A0879353

ユーザの嗜好を考慮した強化学習と知識グラフに基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討

A Note on User Preference-Aware Music Playlist Generation Based on Reinforcement Learning and Knowledge Graph

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： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 46  号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37)  ページ： 109-112  発行年： 2022年02月14日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  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)

抄録/ポイント： 本稿では,ユーザ自身が設計可能な強化学習の報酬関数を用いたユーザの多様な嗜好に対応可能な楽曲プレイリスト生成手法を提案する.従来の強化学習に基づく楽曲プレイリスト生成手法では,報酬関数が一意に設計されており,ユーザの多様な嗜好の考慮が困難であるという課題が存在する.提案手法では,この問題に対処するために,プレイリスト内の楽曲の類似性・順序・知名度・新規性に対する指標と,これらの指標に対する重みパラメータを用いた報酬関数を設計する.ユーザ自身が重視する指標の重みパラメータを操作することで,ユーザの嗜好を反映した楽曲プレイリストの生成が可能となる.実験において,提案手法における報酬関数の重みパラメータの値を変更した5つのモデルと,複数の楽曲プレイリスト生成のstate-of-the-art手法との性能を比較することにより,提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： *強化学習 ,  *音楽 ,  好み ,  グラフ ,  知識ベース ,  目標設定 ,  類似性 ,  重みづけ ,  パラメータ ,  *楽曲 ,  知識グラフ
準シソーラス用語： 新規性 ,  報酬関数 ,  嗜好

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  楽器音響  (BB03070Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 嗜好 ,  強化学習 ,  知識グラフ ,  楽曲 ,  プレイリスト