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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2024
  4. 2024-MPS-149

Spotify APIを用いた類似楽曲推薦手法の改良

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235601
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235601
2f36810e-7f48-42ac-99d6-c14b74adf198
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS24149004.pdf IPSJ-MPS24149004.pdf (1.4 MB)
 2026年7月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-07-15
タイトル
タイトル Spotify APIを用いた類似楽曲推薦手法の改良
タイトル
言語 en
タイトル Improvement of Similar Music Recommendation Method using Spotify API
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
奈良女子大学
著者所属
奈良女子大学
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者名 千代延, 未帆

× 千代延, 未帆

千代延, 未帆

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髙田, 雅美

× 髙田, 雅美

髙田, 雅美

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,類似楽曲推薦手法の改良を行う.楽曲の検索方法の 1 つとして Spotify API を用いた類似楽曲推薦手法がある.この類似楽曲推薦手法では,Spotify API から得られる特徴とユークリッド距離を用いている.この際,得られた特徴の正規化や用いる特徴の妥当性の確認が十分ではない.そこで,本稿では,正規化,用いるべき特徴,コサイン類似度による類似度計算による改良を行う.実験の結果,適切な特徴を Min-Max 法により正規化し,ユークリッド距離を用いて類似度計算をする方法が有効であることが確認されている.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2024-MPS-149, 号 4, p. 1-4, 発行日 2024-07-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
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 09:35:44.323534
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