@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056080,
 author = {帆足, 啓一郎 and 井ノ上, 直己 and Keiichiro, Hoashi and Naomi, Inoue},
 issue = {16(2002-MUS-049)},
 month = {Feb},
 note = {本研究では，ユーザから提供される少量の学習データから，ユーザの音楽的嗜好を抽出し，ユーザが好む音楽データを検索する手法について検討する．具体的には，学習データに基づくツリーベクトル量子化手法により音楽データをベクトル化し，ベクトル類似度やサポートベクターマシン(SVM)を利用した検索手法の有効性を検証する．また，ユーザからの適合フィードバック情報の適用の効果についても検討を行う．ユーザの主観評価が付与された音楽データに基づいた評価実験の結果，提案手法の有効性が確認された．, In this research, we propose a music information retrieval method based on user preferences. The method attempts to extract features of music which best express user preferences based on the Tree-based vector quantization (TreeQ) algorithm. Information retrieval algorithms such as vector similarity and support vector machines are applied to retrieve music which the user is expected to prefer. We also propose the implementation of relevance feedback in order to improve retrieval performance, The effectiveness of our methods were proved through evaluation experiments based on a music data collection with user ratings.},
 title = {ユーザの音楽嗜好に基づく音楽情報検索手法},
 year = {2003}
}