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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2005
  4. 68(2005-DBS-137)

OWLを用いた音楽嗜好データの表現と音楽情報推薦への応用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19029
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19029
9e935caf-5627-494d-bfd2-3b75ecf7b8eb
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS05137037.pdf IPSJ-DBS05137037.pdf (426.7 kB)
Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2005-07-14
タイトル
タイトル OWLを用いた音楽嗜好データの表現と音楽情報推薦への応用
タイトル
言語 en
タイトル OWL Representation of Personal Music Preference Data and The Application to Music Information Recommendation
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
豊橋技術科学大学 情報工学系
著者所属
豊橋技術科学大学 情報工学系
著者所属(英)
en
Toyohashi University of Technology
著者所属(英)
en
Toyohashi University of Technology
著者名 武内, 裕一 青野, 雅樹

× 武内, 裕一 青野, 雅樹

武内, 裕一
青野, 雅樹

Search repository
著者名(英) Yuichi, Takeuchi Masaki, Aono

× Yuichi, Takeuchi Masaki, Aono

en Yuichi, Takeuchi
Masaki, Aono

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インターネットの急速な発展により,ネット上には多くの情報が溢れている.しかし,その莫大な情報の中からユーザが欲する情報を獲得することは困難である.そこで,多くの情報の中から,ユーザの目的に沿った情報を得ることができる情報フィルタリングという技術がある.その手法の一つに協調フィルタリングがあるが,ユーザの嗜好に合わない情報を推薦する場合が多々ある.本稿では,個人の嗜好データに応じた情報推薦を目的とし,OWLを用いて個々のユーザの音楽嗜好データを収集し,OWLでの表現を試みた.それを基に,ユーザ間の類似度を算出して音楽情報推薦を行った.あわせて,既存手法である協調フィルタリングによる情報推薦と本手法を比較したので報告する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the rapid spread of the Internet, more and more massive dataset is available on-line. However, it is difficult to acquire a valuable piece of information that a user really wants. Information filtering has been one of the techniques that extract important pieces of information for individual users. Among many information filtering techniques, we will focus on the recommender system for an individual user by taking music data as an example. In this paper, we will propose a new method for recommending songs by using a personalized data structure with an OWL, Web Ontology Language, that reflects user's preference, and by introducing a similarity measure, which we call "OWL structural similarity", between two OWLs. We also present preliminary experimental results including the comparison between collaborative filtering, Jaccard coefficient-based method, and proposed OWL structural similarity-based method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2005, 号 68(2005-DBS-137), p. 277-281, 発行日 2005-07-14
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 22:24:25.079916
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