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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. 2022
  4. 2022-DBS-175

人の認知特性を考慮したニューラルネットワークによる楽曲の繰り返し推薦

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219980
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219980
a6b31b06-8756-4c35-926a-ebcf013405df
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS22175027.pdf IPSJ-DBS22175027.pdf (898.4 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-02
タイトル
タイトル 人の認知特性を考慮したニューラルネットワークによる楽曲の繰り返し推薦
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
九州大学大学院芸術工学府
著者所属
九州大学芸術工学研究院
著者名 重富, 竜ノ介

× 重富, 竜ノ介

重富, 竜ノ介

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牛尼, 剛聡

× 牛尼, 剛聡

牛尼, 剛聡

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,ニューラルネットワークを利用した楽曲の繰り返し推薦に関する研究が活発に行われている.一方,人間の認知特性を考慮した推薦システムの重要性が指摘されており,認知アーキテクチャを用いた繰り返し推薦手法が提案されている.しかし,ニューラルネットワークに認知特性を組み込んでいる先行研究は存在せず,認知特性を考慮しながら繰り返し推薦と新規楽曲の推薦を行うことは実現できていない.本論文では,楽曲推薦のために代表的な認知アーキテクチャのひとつである ACT-R を再帰的ニューラルネットワーク(RNN)に組み込んだモデルを提案する.
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 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2022-DBS-175, 号 27, p. 1-5, 発行日 2022-09-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
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 2025-01-19 14:42:36.398171
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