論文の概要: A Semi-Personalized System for User Cold Start Recommendation on Music Streaming Apps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03819v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 17:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 17:27:50.610972
• Title: A Semi-Personalized System for User Cold Start Recommendation on Music Streaming Apps
• Title（参考訳）: 音楽ストリーミングアプリにおける半パーソナライズされたユーザコールドスタート勧告システム
• Authors: L\'ea Briand and Guillaume Salha-Galvan and Walid Bendada and Mathieu Morlon and Viet-Anh Tran
• Abstract要約: 本稿では,音楽ストリーミングサービスDeezerに最近導入したシステムについて述べる。 このソリューションは、ディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づいた半個人化されたレコメンデーション戦略を活用する。 本稿では,Deezerにおけるコールドスタートユーザの今後の音楽嗜好を予測する上で,このシステムの実用的影響と有効性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6050172226234583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music streaming services heavily rely on recommender systems to improve their users' experience, by helping them navigate through a large musical catalog and discover new songs, albums or artists. However, recommending relevant and personalized content to new users, with few to no interactions with the catalog, is challenging. This is commonly referred to as the user cold start problem. In this applied paper, we present the system recently deployed on the music streaming service Deezer to address this problem. The solution leverages a semi-personalized recommendation strategy, based on a deep neural network architecture and on a clustering of users from heterogeneous sources of information. We extensively show the practical impact of this system and its effectiveness at predicting the future musical preferences of cold start users on Deezer, through both offline and online large-scale experiments. Besides, we publicly release our code as well as anonymized usage data from our experiments. We hope that this release of industrial resources will benefit future research on user cold start recommendation.
• Abstract（参考訳）: 音楽ストリーミングサービスは、大きな音楽カタログをナビゲートし、新しい曲、アルバム、アーティストを見つけるのを助けることで、ユーザー体験を改善するためにレコメンダシステムに大きく依存している。 しかし、関連性がありパーソナライズされたコンテンツを新しいユーザーに推薦することは、カタログとのやりとりがほとんど、あるいは全くない。 これをユーザコールドスタート問題と呼ぶのが一般的である。 本稿では,音楽ストリーミングサービスdeezerに最近導入したシステムについて紹介する。 このソリューションは、ディープニューラルネットワークアーキテクチャと、異種情報ソースからのユーザのクラスタリングに基づく、半個人化されたレコメンデーション戦略を活用する。 本システムは,オフラインおよびオンラインの大規模実験を通じて,Deezer上でのコールドスタートユーザの将来の音楽嗜好を予測するための実用的効果と,その効果を広く示す。 さらに、実験から得られた匿名利用データだけでなく、コードも公開しています。 今後,この産業資源の公開が,寒冷開始推奨の今後の研究に役立つことを期待している。

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