論文の概要: Track Mix Generation on Music Streaming Services using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03045v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 15:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 13:34:21.822896
• Title: Track Mix Generation on Music Streaming Services using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた音楽ストリーミングサービスにおけるトラックミックス生成
• Authors: Walid Bendada and Th\'eo Bontempelli and Mathieu Morlon and Benjamin Chapus and Thibault Cador and Thomas Bouab\c{c}a and Guillaume Salha-Galvan
• Abstract要約: 本稿では,2022年に音楽ストリーミングサービスDeezerでリリースされたパーソナライズされたプレイリスト生成システムであるTrack Mixを紹介する。 Track Mixは、初期の音楽曲にインスパイアされた「ミックス」プレイリストを自動的に生成し、ユーザーはお気に入りのコンテンツに似た音楽を発見することができる。 ユーザプレイリストから数百万のトラックシーケンスに基づいてトレーニングされたTransformerモデルを用いて、これらのミックスを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.309018557701645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Track Mix, a personalized playlist generation system released in 2022 on the music streaming service Deezer. Track Mix automatically generates "mix" playlists inspired by initial music tracks, allowing users to discover music similar to their favorite content. To generate these mixes, we consider a Transformer model trained on millions of track sequences from user playlists. In light of the growing popularity of Transformers in recent years, we analyze the advantages, drawbacks, and technical challenges of using such a model for mix generation on the service, compared to a more traditional collaborative filtering approach. Since its release, Track Mix has been generating playlists for millions of users daily, enhancing their music discovery experience on Deezer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2022年に音楽ストリーミングサービスDeezerでリリースされたパーソナライズされたプレイリスト生成システムであるTrack Mixを紹介する。 Track Mixは、初期の音楽曲にインスパイアされた「ミックス」プレイリストを自動的に生成し、ユーザーはお気に入りのコンテンツに似た音楽を発見することができる。 これらのミックスを生成するために,ユーザプレイリストから数百万トラックシーケンスをトレーニングしたTransformerモデルを検討する。 近年、トランスフォーマーの人気が高まりつつあることを踏まえて、従来のコラボレーティブフィルタリングアプローチと比較して、このようなモデルを用いたサービスでのミックス生成の利点、欠点、技術的な課題を分析した。 Track Mixはリリース以来、毎日何百万ものユーザー向けにプレイリストを作成し、Deezerで音楽発見体験を強化してきた。

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