レイヤー構造に基づく楽曲推薦手法の提案と音楽発掘サービスKiiteへの応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-02-27
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: レイヤー構造に基づく楽曲推薦手法の提案と音楽発掘サービスKiiteへの応用
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 検索・推薦・変換
• 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: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者名: 佃,洸摂; 石田,啓介; 高橋,卓見; 濱崎,雅弘; 後藤,真孝
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザに対して楽曲を推薦する際には，そのユーザと好みが類似したユーザが好きな楽曲や，そのユーザが好きな楽曲と音響特徴量が類似した楽曲など，様々な種類の関係に基づく推薦が考えられる．本稿では，そうした複数種類の関係を同時に考慮可能な推薦手法を提案する．提案手法では，一つの関係を一つのレイヤーで表現し，各レイヤーは，ユーザや楽曲などに対応する多次元ベクトルのノード同士がそのレイヤーの関係を表すエッジで結ばれたグラフを持っている．さらに，各レイヤーに対して任意の重みを割り当てることができ，そのうえで全レイヤーのノードのベクトルの値を同時に最適化することで，大きな重みを割り当てたレイヤーに対応する関係を重視した推薦結果の生成を可能とする．我々は「ユーザ同士の楽曲の好みの類似性」「楽曲同士の音響特徴量の類似性」「楽曲同士の創作クリエータの共通性」の3種類の関係を考慮した楽曲推薦を実現し，音楽発掘サービス「Kiite」で実証実験を行った．Kiiteでは，上記の3つの関係のどれをどの程度重視するかに応じて4種類の推薦結果が表示され，ユーザはその4種類の推薦結果を自由に切り替えながら，楽曲の聴取やお気に入りへの追加などが行える点に大きな特徴がある．本稿では，4種類の推薦結果を通じてユーザがどのようなインタラクションを行ったかを，2年以上に渡るKiiteの利用ログを用いて分析した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2025-MUS-142, 号 11, p. 1-12, 発行日 2025-02-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• 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