論文の概要: A session-based song recommendation approach involving user characterization along the play power-law distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13007v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 07:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 22:18:34.618921
• Title: A session-based song recommendation approach involving user characterization along the play power-law distribution
• Title（参考訳）: 演奏パワーロー分布におけるユーザの特徴付けを伴うセッションベースの楽曲推薦手法
• Authors: Diego S\'anchez-Moreno, Vivian F. L\'opez Batista, M. Dolores Mu\~noz Vicente, Ana B. Gil Gonz\'alez and Mar\'ia N. Moreno-Garc\'ia
• Abstract要約: この作業は、グレーシープユーザを管理し、暗黙のレーティングを取得するという、あまり注目されていない2つの重要な問題に焦点を当てている。 1つ目は通常、入手が難しいコンテンツ情報に頼って対処される。 もう一つの欠点は、明示的な評価を集めるのに障害があるときに生じる空間の問題に関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, streaming music platforms have become very popular mainly due to the huge number of songs these systems make available to users. This enormous availability means that recommendation mechanisms that help users to select the music they like need to be incorporated. However, developing reliable recommender systems in the music field involves dealing with many problems, some of which are generic and widely studied in the literature, while others are specific to this application domain and are therefore less well-known. This work is focused on two important issues that have not received much attention: managing gray-sheep users and obtaining implicit ratings. The first one is usually addressed by resorting to content information that is often difficult to obtain. The other drawback is related to the sparsity problem that arises when there are obstacles to gather explicit ratings. In this work, the referred shortcomings are addressed by means of a recommendation approach based on the users' streaming sessions. The method is aimed at managing the well-known power-law probability distribution representing the listening behavior of users. This proposal improves the recommendation reliability of collaborative filtering methods while reducing the complexity of the procedures used so far to deal with the gray-sheep problem.
• Abstract（参考訳）: 近年、音楽ストリーミングプラットフォームは、これらのシステムがユーザに提供する膨大な数の曲によって、非常に人気が高まっている。 この巨大な可用性は、ユーザーが好きな音楽を選ぶのに役立つレコメンデーションメカニズムを組み込む必要があることを意味する。 しかし、音楽分野における信頼性の高いレコメンデータシステムの開発には、多くの問題を扱うことが必要であり、その一部は汎用的で、文献で広く研究されているものもあれば、この応用領域に特有なものもあるため、あまり知られていないものもある。 本研究は,灰色シープユーザの管理と暗黙的な評価の獲得という,あまり注目されていない2つの重要な課題に焦点を当てている。 最初のものは通常、取得が難しいコンテンツ情報に頼ることで対処される。 もう1つの欠点は、明示的な評価を収集する障害がある場合に生じるスパーシティ問題に関連している。 本研究では,ユーザのストリーミングセッションに基づく推奨アプローチによって,参照される欠点に対処する。 本手法は,ユーザの聴取行動を表すよく知られたパワーロー確率分布の管理を目的とした。 本提案では,グレーシープ問題に対処する手順の複雑さを低減しつつ,協調フィルタリング手法の信頼性を向上させる。

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