論文の概要: Related Rhythms: Recommendation System To Discover Music You May Like
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13544v1
- Date: Sun, 24 Sep 2023 04:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 19:13:42.892127
- Title: Related Rhythms: Recommendation System To Discover Music You May Like
- Title（参考訳）: 関連するリズム:好きな音楽を見つけるためのレコメンデーションシステム
- Authors: Rahul Singh and Pranav Kanuparthi
- Abstract要約: 本稿では, 分散機械学習パイプラインをデライン化し, 歌のサブセットを入力として取り出し, 入力されたサブセットに類似していると認識された曲の新たなサブセットを生成する。
公開されているMillion Songsデータセット(MSD)は、研究者がオーディオトラックの分析とレコメンデーションのための合理的に効率的なシステムを開発し、探索することを可能にする。
提案するアプリケーションの目的は、ユーザーが好む曲を最適に推薦するように訓練されたMLシステムを活用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7152798636894193
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Learning models are being utilized extensively to drive recommender
systems, which is a widely explored topic today. This is especially true of the
music industry, where we are witnessing a surge in growth. Besides a large
chunk of active users, these systems are fueled by massive amounts of data.
These large-scale systems yield applications that aim to provide a better user
experience and to keep customers actively engaged. In this paper, a distributed
Machine Learning (ML) pipeline is delineated, which is capable of taking a
subset of songs as input and producing a new subset of songs identified as
being similar to the inputted subset. The publicly accessible Million Songs
Dataset (MSD) enables researchers to develop and explore reasonably efficient
systems for audio track analysis and recommendations, without having to access
a commercialized music platform. The objective of the proposed application is
to leverage an ML system trained to optimally recommend songs that a user might
like.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、今日では広く研究されているトピックである推奨システムの推進に広く利用されている。
これは音楽業界にとって特に当てはまります。
大量のアクティブユーザーに加えて、これらのシステムは大量のデータによって支えられている。
これらの大規模システムは、より良いユーザエクスペリエンスを提供し、顧客を積極的に関与させるアプリケーションを生み出します。
本稿では, 分散機械学習(ML)パイプラインをデライン化し, 楽曲のサブセットを入力として取り出し, 入力されたサブセットに類似していると認識された楽曲の新たなサブセットを生成する。
公開アクセス可能なミリオン・ソング・データセット(msd)は、研究者が商用の音楽プラットフォームにアクセスすることなく、オーディオトラック分析やレコメンデーションのための合理的に効率的なシステムを開発し、探索することができる。
提案するアプリケーションの目的は、ユーザーが好む曲を最適に推薦するように訓練されたMLシステムを活用することである。
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