사용자의 음악 선호요인 분석을 통한 개인 맞춤형 음악추천모델 연구

정지윤; 김명준

doi:10.9728/dcs.2018.19.11.2041

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정지윤 (이화여자대학교) 김명준 (이화여자대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제11호

발행연도: 2018.11

수록면: 2,041 - 2,047 (7page)

DOI: 10.9728/dcs.2018.19.11.2041

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사용자의 음악 선호요인 분석을 통한 개인 맞춤형 음악추천모델 연구

정지윤 , 김명준 디지털콘텐츠학회논문지 2018.11 학술저널

사용자의 음악 선호요인 분석을 통한 개인 맞춤형 음악추천모델 연구

정지윤 융합콘텐츠학과 2018.01 학위논문

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최근 인공지능 스피커의 대중화와 음악 스트리밍 서비스의 확장은 개인화 음악추천시스템의 중요성을 높였다. 본 연구는 음악데이터 및 청취자의 선호 음악요인을 분석하여, 개인화된 콘텐츠기반 음악추천모델을 제안한다. 현재 사용되고 있는 음악추천시스템들은 청취 기록 같은 사용자의 데이터를 근거로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이러한 방식은 기존 청취자의 기록이 없거나 새로운 음악의 경우에 선호도를 예측하기 어려운 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 음악적 분석데이터를 활용하여 음악요소에 따라 개인별 음악 선인지여부와 선호여부를 알아보고, 사용자의 선호경향을 파악하여 선형 회귀분석을 통한 개인화된 음악추천모델을 제안한다. 그 결과, 본 연구의 추천모델은 음악요소 데이터와 개인의 선호여부만을 가지고도 음악 선호요인을 도출할 수 있었으며, 84.4% 높은 예측정확도를 보였다. 향후 본 연구는 음악 추천분야 뿐만 아니라 다양한 개인화 추천시스템에 적용될 수 있는 범용가능성을 확인하였다.

#음악추천 #개인화 추천 #콘텐츠 기반 #음원추천 #머신러닝 #Music Recommendation Model #Personalized Recommendation #Contents Based #Music Resource Recommendation #Machine Learning

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[보고서] - Ministry of Culture, Sports and Tourism / 2012 / A Study on the Structure Analysis of Recommendation System and Analysis of Spillover Effects of Online Digital Music Distribution Company

[학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2005 / Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (6) : 734 ~ 749

[학위논문] - M. A. Lee / 2012 / Music Recommendation System Based on Radio Episode Analysis / M.A. / Seoul National University

[인터넷자원] - / / Amazon.com

[학술지(정기간행물)] - G. Linden / 2003 / Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering / IEEE Internet Computing 7 (1) : 76 ~ 80

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