| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-03-12 14:00
位置情報から算出される日常度を考慮した音楽推薦システム
○黒子なるみ（お茶大）・大矢隼土（レコチョク）・伊藤貴之（お茶大） |
| 抄録 |
（和） |
音楽入手手段の主流がCDなどのディスクからインターネット配信へと移行し，音楽再生機器の主流がスマートフォンなどの小型端末に移行していることから，新たな音楽推薦技術の普及の可能性が高くなっている．スマートフォンなどの小型端末は，常時インターネットに接続可能で、多様なセンサを搭載していることから，個人の日常での活動記録（ライフログ）を手軽に残すことが可能となっている．これらの蓄積された情報を解析することでユーザの嗜好や習慣を推測し，それに沿って音楽を推薦する技術が研究されている．我々は，位置情報を利用して各瞬間の日常度を推定できること，また日常度によってユーザが聴きたいと思う楽曲は異なるという仮説にもとづき，日常度を考慮した音楽推薦システムの開発を目指している．本報告ではその構想と進捗を紹介する． |
| （英） |
The mainstream of the music media purchase has moved from discs such as CDs to distribution via the Internet. Also, the mainstream of environments for music listening has moved to small devices such as smartphones. As a result, we expect the increased possibility of dissemination of new music recommendation technologies. Small devices such as smartphones can connect to the Internet anytime and equip with various sensors. We can utilize these sensors to record individual activity as life logs. There have been techniques for estimating user's preferences and habits by analyzing life logs and recommending music accordingly. We are developing a music recommendation system that takes into account the ordinariness of users determined from the location information recorded on life logs. This study is based on our hypothesis that users often select music based on their ordinariness. This paper introduces our plan and on-going implementation. |
| キーワード |
（和） |
音楽推薦 / 音楽情報処理 / 機械学習 / 協調フィルタリング / 内容ベース / ライフログ / 日常度 / |
| （英） |
Music Recommendation / Music Information Processing / Machine Learning / Collaborative Filtering / Content-based / Lifelog / Ordinariness / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, pp. 341-344, 2019年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2019-03-05 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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