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최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.
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/ / www.expertchoice.com
Choi, S. H. / 2011 / Development of Various Input Supporting AHP System and Its Application to Strategic Decision Making / IE Interfaces 24 (3)
Jensen, F. V. / 2001 / Bayesian Networks and Decision Graphs / Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York
김영숙 / 2012 / AHP를 이용한 한식당 종사자 의식의 상대적 중요도 평가 / 산업경제연구 25 (2) : 1625 ~ 1638
박성은 / 2010 / 유사한 취향 사용자의 시간 상황에 따른 선호 아이템에 가중치를 둔 음악 추천 / 한국 컴퓨터종합학술대회 논문집 37
Choi, S. H. / 2011 / Development of Various Input Supporting AHP System and Its Application to Strategic Decision Making / IE Interfaces 24 (3)
Jensen, F. V. / 2001 / Bayesian Networks and Decision Graphs / Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York
김영숙 / 2012 / AHP를 이용한 한식당 종사자 의식의 상대적 중요도 평가 / 산업경제연구 25 (2) : 1625 ~ 1638
박성은 / 2010 / 유사한 취향 사용자의 시간 상황에 따른 선호 아이템에 가중치를 둔 음악 추천 / 한국 컴퓨터종합학술대회 논문집 37
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