@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00182723,
 author = {高野, 雅典 and 鳥海, 不二夫 and 和田, 計也 and 福田, 一郎 and Masanori, Takano and Fujio, Toriumi and Kazuya, Wada and Ichiro, Fukuda},
 issue = {3},
 month = {Jul},
 note = {人は音楽聴取行動において，本来の趣味趣向に加え，気分や状況によって聴取する音楽を変える．その聴取傾向は大きな変化から小さな変化までありうる．サブスクリプション型音楽配信サービスにおいてユーザの聴取傾向を定量的に評価することは，ユーザの行動理解や，機能改善 ・ 推薦アルゴリズムのユーザ行動に与える影響の評価に有効である．そこで本研究では，ユーザの楽曲聴取行動系列を階層的に分析する手法を提案する．この手法によって，いつ ・ どの機能 ・ どのような音楽を利用している時に，どのように聴取音楽のタイプが変わるかを複数の粒度で知ることができる．提案手法は楽曲聴取の系列データについて階層的に隠れマルコフモデルを適用し，聴取行動の大きな変化と小さな変化を検出する．そして検出した楽曲聴取傾向の変化を利用してユーザの行動を分析する．},
 title = {楽曲聴取行動系列の階層化による聴取傾向変化の検出と行動分析},
 year = {2017}
}