論文の概要: Content filtering methods for music recommendation: A review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02282v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 03:44:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.576639
• Title: Content filtering methods for music recommendation: A review
• Title（参考訳）: 楽曲レコメンデーションのためのコンテンツフィルタリング手法の検討
• Authors: Terence Zeng, Abhishek K. Umrawal,
• Abstract要約: 本稿では、協調フィルタリング手法に固有のバイアス軽減におけるコンテンツフィルタリングの役割について論じる。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた歌詞解析や音声信号処理など,コンテンツフィルタリングのための楽曲分類手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.104960878651584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recommendation systems have become essential in modern music streaming platforms, shaping how users discover and engage with songs. One common approach in recommendation systems is collaborative filtering, which suggests content based on the preferences of users with similar listening patterns to the target user. However, this method is less effective on media where interactions are sparse. Music is one such medium, since the average user of a music streaming service will never listen to the vast majority of tracks. Due to this sparsity, there are several challenges that have to be addressed with other methods. This review examines the current state of research in addressing these challenges, with an emphasis on the role of content filtering in mitigating biases inherent in collaborative filtering approaches. We explore various methods of song classification for content filtering, including lyrical analysis using Large Language Models (LLMs) and audio signal processing techniques. Additionally, we discuss the potential conflicts between these different analysis methods and propose avenues for resolving such discrepancies.
• Abstract（参考訳）: 現代音楽ストリーミングプラットフォームではレコメンデーションシステムが欠かせないものとなり、ユーザーが曲を発見してエンゲージメントする方法が形作られてきた。 レコメンデーションシステムにおける一般的なアプローチは協調フィルタリングである。これは、ターゲットユーザに対して、類似のリスニングパターンを持つユーザの好みに基づいたコンテンツを提案する。 しかし、この方法は、相互作用が疎いメディアでは効果が低い。 音楽ストリーミングサービスのユーザーは、ほとんどの曲を聴くことができないからだ。 この膨大さのため、他の方法で対処しなければならない課題がいくつかある。 本稿では,これらの課題に対処する研究の現状を考察し,協調フィルタリング手法に固有のバイアス軽減におけるコンテンツフィルタリングの役割を強調した。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた歌詞解析や音声信号処理など,コンテンツフィルタリングのための楽曲分類手法について検討する。 さらに、これらの異なる分析手法間の潜在的な対立を議論し、そのような矛盾を解決するための道を提案する。

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