論文の概要: Emotion-Aware Music Recommendation System: Enhancing User Experience Through Real-Time Emotional Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10796v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 05:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 14:25:03.498995
• Title: Emotion-Aware Music Recommendation System: Enhancing User Experience Through Real-Time Emotional Context
• Title（参考訳）: Emotion-Aware Music Recommendation System:リアルタイム感情コンテキストによるユーザエクスペリエンス向上
• Authors: Tina Babu, Rekha R Nair and Geetha A
• Abstract要約: 本研究では,従来の音楽レコメンデーションシステムにおいて,ユーザの音楽選択を形作る上で,感情が重要な役割を担っていることに焦点をあてる。 歌のレコメンデーションプロセスに感情的コンテキストを取り入れたAIモデルを導入する。 リアルタイムの感情を正確に検出することで、モデルはユーザーの感情状態に合わせてパーソナライズされた歌のレコメンデーションを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study addresses the deficiency in conventional music recommendation systems by focusing on the vital role of emotions in shaping users music choices. These systems often disregard the emotional context, relying predominantly on past listening behavior and failing to consider the dynamic and evolving nature of users emotional preferences. This gap leads to several limitations. Users may receive recommendations that do not match their current mood, which diminishes the quality of their music experience. Furthermore, without accounting for emotions, the systems might overlook undiscovered or lesser-known songs that have a profound emotional impact on users. To combat these limitations, this research introduces an AI model that incorporates emotional context into the song recommendation process. By accurately detecting users real-time emotions, the model can generate personalized song recommendations that align with the users emotional state. This approach aims to enhance the user experience by offering music that resonates with their current mood, elicits the desired emotions, and creates a more immersive and meaningful listening experience. By considering emotional context in the song recommendation process, the proposed model offers an opportunity for a more personalized and emotionally resonant musical journey.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,従来の音楽レコメンデーションシステムの欠如を,ユーザの音楽選択を形作る上での感情の重要性に着目して解決する。 これらのシステムは、しばしば感情的文脈を無視し、主に過去の聴取行動に依存し、ユーザーの感情的好みの動的で進化的な性質を考慮しない。 このギャップはいくつかの制限につながります。 ユーザーは現在の気分に合わないレコメンデーションを受け取ることができるため、音楽体験の質は低下する。 さらに、感情を考慮せずに、システムはユーザーに深い感情的影響を与える未発見の曲やあまり知られていない曲を見落としてしまうかもしれない。 これらの制限に対処するために,情緒的文脈を楽曲推薦プロセスに組み込んだAIモデルを導入する。 リアルタイムの感情を正確に検出することで、モデルはユーザーの感情状態に合わせてパーソナライズされた歌のレコメンデーションを生成することができる。 このアプローチは、現在の気分に共鳴する音楽を提供し、望ましい感情を誘発し、より没入的で有意義なリスニングエクスペリエンスを生み出すことによって、ユーザエクスペリエンスの向上を目指している。 楽曲レコメンデーションプロセスにおける感情的文脈を考慮することで、提案モデルはよりパーソナライズされ、感情的に共鳴する音楽旅行の機会を提供する。

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