論文の概要: Enhancing Music Recommendation with User Mood Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11796v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 10:59:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:26.029804
• Title: Enhancing Music Recommendation with User Mood Input
• Title（参考訳）: ユーザモード入力による音楽レコメンデーションの強化
• Authors: Terence Zeng,
• Abstract要約: 我々は、エネルギー価スペクトルを用いて、所望の気分に基づいて歌を推薦する気分支援レコメンデーションシステムについて検討する。 その結果,ユーザの気分統合は,推薦品質の統計的改善につながることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommendation systems have become essential in modern music streaming platforms, due to the vast amount of content available. A common approach in recommendation systems is collaborative filtering, which suggests content to users based on the preferences of others with similar patterns. However, this method performs poorly in domains where interactions are sparse, such as music. Content-based filtering is an alternative approach that examines the qualities of the items themselves. Prior work has explored a range of content-filtering techniques for music, including genre classification, instrument detection, and lyrics analysis. In the literature review component of this work, we examine these methods in detail. Music emotion recognition is a type of content-based filtering that is less explored but has significant potential. Since a user's emotional state influences their musical choices, incorporating user mood into recommendation systems is an alternative way to personalize the listening experience. In this study, we explore a mood-assisted recommendation system that suggests songs based on the desired mood using the energy-valence spectrum. Single-blind experiments are conducted, in which participants are presented with two recommendations (one generated from a mood-assisted recommendation system and one from a baseline system) and are asked to rate them. Results show that integrating user mood leads to a statistically significant improvement in recommendation quality, highlighting the potential of such approaches.
• 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、大量のコンテンツが利用可能なため、レコメンデーションシステムが不可欠になっている。 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コラボレーティブフィルタリングである。 しかし、音楽などの相互作用が疎い領域では、この手法は不十分である。 コンテンツベースのフィルタリングは、アイテム自体の品質を調べる別のアプローチである。 以前の研究はジャンル分類、楽器検出、歌詞分析など、音楽の様々なコンテンツフィルタリング手法を探求してきた。 本研究の文献レビューコンポーネントでは,これらの手法を詳細に検討する。 音楽の感情認識はコンテンツに基づくフィルタリングの一種であり、探索は少ないが大きな可能性を秘めている。 ユーザの感情状態が音楽選択に影響を与えるため、ユーザの気分をレコメンデーションシステムに取り入れることは、聴取体験をパーソナライズする代替手段である。 本研究では,エネルギー価スペクトルを用いて,所望の気分に基づく楽曲を推薦するモーメント支援レコメンデーションシステムについて検討する。 単一盲検実験を行い、参加者に2つのレコメンデーション(ムード支援レコメンデーションシステムとベースラインシステムから生成されたレコメンデーションシステム)を提示し、評価を依頼する。 その結果,ユーザムードの統合は推奨品質の統計的に顕著な改善をもたらし,そのようなアプローチの可能性を強調した。

関連論文リスト

• Content filtering methods for music recommendation: A review [1.104960878651584]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T03:44:20Z)
• Enhancing Sequential Music Recommendation with Personalized Popularity Awareness [56.972624411205224]
  本稿では、パーソナライズされた人気情報をシーケンシャルなレコメンデーションに組み込む新しいアプローチを提案する。 実験結果から、パーソナライズされた最もポピュラーなレコメンデータは、既存の最先端モデルよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T15:05:12Z)
• Fairness Through Domain Awareness: Mitigating Popularity Bias For Music Discovery [56.77435520571752]
  音楽発見と人気バイアスの本質的な関係について検討する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくレコメンデータシステムにおいて,人気バイアスに対処する,ドメイン対応の個別フェアネスに基づくアプローチを提案する。 我々のアプローチでは、個々の公正さを用いて、真実を聴く経験、すなわち2つの歌が似ているとすると、この類似性は彼らの表現に反映されるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T14:12:25Z)
• Improving Recommendation System Serendipity Through Lexicase Selection [53.57498970940369]
  本稿では,レコメンデーションシステムにおけるエコーチャンバーとホモフィリーの存在を測定するための新しいセレンディピティー指標を提案する。 そこで我々は,レキシケース選択と呼ばれる親選択アルゴリズムを採用することにより,よく知られたレコメンデーション手法の多様性保存性の向上を試みる。 以上の結果から,レキシケースの選択とランキングの混合は,パーソナライゼーション,カバレッジ,セレンディピティー・ベンチマークにおいて,純粋にランク付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T15:37:38Z)
• Psychologically-Inspired Music Recommendation System [3.032299122358857]
  感情認識型MSSを構築するために,聴取者の性格と現在の感情状態と音声特徴を関連づけることを模索する。 この結果とSpotify APIデータに基づく従来のMSSの出力とを定量的に定性的に比較し,音楽レコメンデーションの質に大きな影響を与えるかどうかを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T19:38:26Z)
• Contrastive Learning with Positive-Negative Frame Mask for Music Representation [91.44187939465948]
  本稿では,PEMRと略記したコントラッシブラーニングフレームワークに基づく,音楽表現のための正負負のフレームマスクを提案する。 我々は,同じ音楽からサンプリングした自己増強陽性/陰性の両方に対応するために,新しいコントラスト学習目標を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T07:11:42Z)
• Explainability in Music Recommender Systems [69.0506502017444]
  音楽レコメンダシステム(MRS)の文脈における説明可能性について論じる。 MRSは非常に複雑で、推奨精度に最適化されることが多い。 本稿では、MSSに説明可能性コンポーネントを組み込む方法と、どのようなフォーム説明を提供するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T18:32:11Z)
• Follow the guides: disentangling human and algorithmic curation in online music consumption [1.4506962780822348]
  我々は1年間に約9万ユーザーのリスニング履歴を分析した。 音楽プラットフォームが提供する2種類のレコメンデーション – アルゴリズムと編集 – は、多かれ少なかれ多様なコンテンツを反対方向に消費する可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T20:14:48Z)
• Time-Aware Music Recommender Systems: Modeling the Evolution of Implicit User Preferences and User Listening Habits in A Collaborative Filtering Approach [4.576379639081977]
  本稿では,曲の演奏時期に関する時間的情報について考察する。 その目的は、ユーザの好みの進化を、暗黙の格付けとユーザの聴取行動の進化という形でモデル化することである。 本研究で提案する協調フィルタリング手法では,ユーザを特徴付け,より信頼性の高いレコメンデーションを提供するために,日々の聴取習慣を捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T08:00:11Z)
• Multi-Modal Music Information Retrieval: Augmenting Audio-Analysis with Visual Computing for Improved Music Video Analysis [91.3755431537592]
  この論文は、音声分析とコンピュータビジョンを組み合わせて、マルチモーダルの観点から音楽情報検索(MIR)タスクにアプローチする。 本研究の主な仮説は、ジャンルやテーマなど特定の表現的カテゴリーを視覚的内容のみに基づいて認識できるという観察に基づいている。 実験は、3つのMIRタスクに対して行われ、アーティスト識別、音楽ジェネア分類、クロスジェネア分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-01T17:57:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。