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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제18권 제11호
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 762 - 767 (6page)
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다양하고 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되면서 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 특히 음악의 경우 사람의 감정이나 기분에 따라 듣고 싶은 음악의 유형이 크게 달라질 수 있기 때문에 음악 추천과 같은 음악 관련 서비스를 위해서는 사람의 감정 파악이 중요하다. 한편, 소셜 네트워크 서비스가 확산되면서 일상 생활이나 정치적 사건, 영화, 제품 등 다양한 이슈에 대한 개인의 생각이나 느낌을 표현하고 공유하는 것이 빈번해졌다. 특히, 마이크로 블로그와 같은 경우 사용자의 감정을 암시하는 내용이 풍부하므로, 이러한 데이터를 수집하고 분석하면 개인의 견해나 감정을 파악하는 것이 가능하다. 이러한 감정 추출과 음악 추천을 연결할 수 있다면 다양한 형태의 감정 기반 사용자 서비스를 효과적으로 지원할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터에서 사용자의 감정을 분석하고 분석한 감정에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안하다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 효율성을 검증한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 구조 및 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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Bradley, M. M / Affective norms for English words (ANEW): Instruction manual and affective ratings
J. A. Russell / 1980 / A Circumplex Model of Affect / Journal of Personality and Social Psychology 39
R. E. Thayer / 1989 / The Biopsychology of Mood and Arousal / Oxford University Press
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Bradley, M. M / Affective norms for English words (ANEW): Instruction manual and affective ratings
J. A. Russell / 1980 / A Circumplex Model of Affect / Journal of Personality and Social Psychology 39
R. E. Thayer / 1989 / The Biopsychology of Mood and Arousal / Oxford University Press
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