| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2017-02-20 11:30
グラフ構造解析を用いたユーザと楽曲の関連性の定量化に関する検討(2) ～ リンク予測を用いた推薦精度の検証 ～
○木下奨平・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，ユーザとユーザが好む楽曲をノードとする異種グラフを構築し，得られたグラフに対してリンク予測手法を適用することで，ユーザと楽曲の関連性を定量化する手法を提案する.以前に我々が提案した手法では，ユーザと楽曲をノードとするグラフを構築し，グラフにおけるユーザと楽曲との経路距離を用いることで推薦を行った．しかしながら，従来手法では，注目するノードペアを結ぶ最短経路距離のみに着目しており，ノード周辺のリンク構造については十分に考慮していなかった．そこで，提案手法では，グラフ構造解析手法の一種であるリンク予測手法を用いてユーザと楽曲の関連性を定量化する．リンク予測手法では，注目する2つのノードが持つノード周辺のリンク構造に基づきノード間のリンクの有無を予測する．リンク予測手法を導入することで，ノード間のリンクを考慮したユーザと楽曲の関連性の定量化が可能となり，楽曲推薦の高精度化が実現される． |
| （英） |
This paper presents a quantification method of relationship between users and musical pieces.Our proposed relationship is obtained by constructing the heterogeneous graph where nodes are users and musical pieces and applying link prediction to the graph.Our previous method recommends music by monitoring passage distance from users to musical pieces on the graph.However, our previous method focuses only on passage distance on the graph but does not consider link structure around the target node pairs.Therefore, the proposed method quantifies the relationship between users and musical pieces by using link prediction methods, which are some parts of the graph structure analysis methods.Link prediction methods predict the presence or absence of link between the target node pairs based on link structure.Finally, we can quantify the relationship between users and musical pieces considering link relationship among nodes to realize the successful music recommendation by introducing the link prediction methods. |
| キーワード |
（和） |
楽曲推薦 / グラフ構造解析 / リンク予測 / / / / / |
| （英） |
music recommendation / graph structure analysis / link prediction / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 41, no. 5, ME2017-26, pp. 31-34, 2017年2月. |
| 資料番号 |
ME2017-26 |
| 発行日 |
2017-02-13 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
CE MMS AIT HI ME IEICE-ITS IEICE-IE |
| 開催期間 |
2017-02-20 - 2017-02-21 |
| 開催地（和） |
北大情報科学研究科 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2017-02-CE-MMS-AIT-HI-ME-ITS-IE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
グラフ構造解析を用いたユーザと楽曲の関連性の定量化に関する検討(2) |
| サブタイトル（和） |
リンク予測を用いた推薦精度の検証 |
| タイトル（英） |
A note on quantification of relationship between users and musical pieces using graph structure analysis (2) |
| サブタイトル（英） |
Verification of using link prediction |
| キーワード(1)（和/英） |
楽曲推薦 / music recommendation |
| キーワード(2)（和/英） |
グラフ構造解析 / graph structure analysis |
| キーワード(3)（和/英） |
リンク予測 / link prediction |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
木下 奨平 / Shohei Kinoshita / キノシタ ショウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2017-02-20 11:30:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2017-2, CE2017-2, HI2017-2, ME2017-26, AIT2017-2 |
| 巻番号（vol） |
vol.41 |
| 号番号（no） |
no.5 |
| ページ範囲 |
pp.31-34 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2017-02-13 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
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