재생 정보 기반 우연성 지향적 음악 추천에 관한 연구

하태현; 이상원

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 하태현 (성균관대학교) 이상원 (성균관대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제41권 제2호

발행연도: 2015.4

수록면: 128 - 136 (9page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

With the recent interests with culture technologies, many studies for recommendation systems have been done. In this vein, various music recommendation systems have been developed. However, they have often focused on the technical aspects such as feature extraction and similarity comparison, and have not sufficiently addressed them in user-centered perspectives. For users’ high satisfaction with recommended music items, it is necessary to study how the items are connected to the users’ actual desires. For this, our study proposes a novel music recommendation method based on serendipity, which means the freshness users feel for their familiar items. The serendipity is measured through the comparison of users’ past and recent listening tendencies. We utilize neural networks to apply these tendencies to the recommendation process and to extract the features of music items as MFCCs (Mel-frequency cepstral coefficients). In that the recommendation method is developed based on the characteristics of user behaviors, it is expected that user satisfaction for the recommended items can be actually increased.

#Music recommendation #Content-based #Serendipity #Neural networks

참고문헌 (43)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G / 2005 / Toward the next generation of recommender systems : A survey of the state-of-the-art and possible extensions, Knowledge and Data Engineering / IEEE Transactions on 17 (6) : 734 ~ 749

2. [학술지(정기간행물)] - Ansari, A. / 2000 / Internet recommendation systems / Journal of Marketing research 37 (3) : 363 ~ 375

3. [학술지(정기간행물)] - Barrichelo, V. M. O. / 2001 / Comparison of singer’s formant, speaker’s ring, and LTA spectrum among classical singers and untrained normal speakers / Journal of voice 15 (3) : 344 ~ 350

4. [학술대회논문] - Beel, J. / 2013 / Research paper recommender system evaluation :a quantitative literature survey / Proceedings of the International Workshop on Reproducibility and Replication in Recommender Systems Evaluation : 15 ~ 22

5. [학술지(정기간행물)] - Bobadilla, J. / 2013 / Recommender systems survey / Knowledge-Based Systems 46 : 109 ~ 132

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

하태현

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 공학 > 산업공학

논문수 22 이용수 3,005

이상원

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구 TOP 5% 공학 > 산업공학 TOP 10%

논문수 41 이용수 8,450

이 논문과 함께 이용한 논문

개인 사용자의 아이템 네트워크 분석을 활용한 아이템 추천 방법 개발

하태현 , 이상원 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2015 .04

협업 설계를 위한 소셜미디어와 Product Data Management 통합

도남철 대한산업공학회지 2016 .02

상황정보에 따른 감정상태를 이용한 음악추천 방법

김동주 , 임권묵 한국컴퓨터정보학회논문지 2015 .10

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-530-001312149

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (43)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)