文献

J-GLOBAL ID：202202290543584021   整理番号：22A0619493

音響特徴を用いた知識グラフによる深層強化学習に基づく音楽推薦

[Paper] Deep Reinforcement Learning-based Music Recommendation with Knowledge Graph Using Acoustic Features

著者 (4件)： Sakurai Keigo (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Togo Ren (Education and Research Center for Mathematical and Data Science, Hokkaido University) ,  Ogawa Takahiro (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  Haseyama Miki (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University)
資料名： ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web)  (ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 8-17(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0407A  ISSN： 2186-7364  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,知識グラフによる深層強化学習に基づく新しい音楽推薦法を提案する。Webサービスの急速な発展により,YouTubeのようなプラットフォーム上の音楽関連コンテンツが劇的に増加している。知識グラフに基づく従来の推薦方法は,ユーザ嗜好情報の欠如によって引き起こされるコールドスタート問題に苦しんだ。本提案の方法は,ここで構築した知識グラフに音響特徴エッジを導入することによってこの問題を解決できる。さらに,音響特徴ベースエッジを導入した高密度知識グラフ上で深層強化学習アルゴリズムを用いた効率的な探索を実現する。本提案の手法は,エージェントの最適行動を学習することにより少量のユーザ嗜好情報でも適切な推薦を行うことができる。提案手法をいくつかの従来の推薦法および最先端の推薦法と比較することにより,本提案の方法の有効性を確認する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  音楽 ,  グラフ ,  *強化学習 ,  始動 ,  問題 ,  図式解法 ,  *グラフ理論 ,  次元縮小 ,  埋込み【写像】 ,  Webサービス ,  コンテンツ ,  消費者志向 ,  特性 ,  学習アルゴリズム ,  エージェント ,  学習
準シソーラス用語： *Webコンテンツ ,  グラフ解析 ,  グラフ埋込 ,  グラフ埋込み ,  ユーチューブ ,  *音楽推薦システム ,  音響特徴 ,  行動学習 ,  情報コンテンツ ,  *深層強化学習 ,  *知識グラフ ,  低温始動問題

著者キーワード (6件)： 音楽推薦システム ,  知識グラフ ,  強化学習 ,  コールドスタート問題 ,  グラフ解析 ,  グラフ埋込み

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

引用文献 (45件)：

• 1) D. Wang, S. Deng and G. Xu, “Sequence-based context-aware music recommendation,” Information Retrieval Journal, vol. 21, no. 2, pp. 230-252 (2018)
• 2) D. Bawden and L. Robinson, “The dark side of information: overload, anxiety and other paradoxes and pathologies,” Journal of Information Science, vol. 35, no. 2, pp. 180-191 (2009)
• 3) G. Häubl and V. Trifts, “Consumer decision making in online shopping environments: The effects of interactive decision aids,” Marketing Science, vol. 19, no. 1, pp. 4-21 (2000)
• 4) M. Montaner, B. López and J. L. De La Rosa, “A taxonomy of recommender agents on the internet,” Artificial Intelligence Review, vol. 19, no. 4, pp. 285-330 (2003)
• 5) B. D. Reddy, L. Kumar and N. Nelatur, “A review on datasets and tools in the research of recommender systems,” Smart Technologies in Data Science and Communication, pp. 59-70 (2020)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音響特徴 ,  知識グラフ ,  深層強化学習 ,  音楽 ,  推薦