講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-02 15:40
ソーシャルメディアにおけるアクティブソーシャルセンシングを用いた楽曲視聴状況の抽出 ○佐藤 圭・池田圭佑・坂井 栞・川野陽慈・高屋英知・栗原 聡(電通大)・山内和樹・大矢隼士(レコチョク) AI2017-45 |
抄録 |
(和) |
近年,レコード産業においてストリーミングサービスが着目されてきている.多くのストリーミングサービスが様々な機能で差分を出しているが,その中でもユーザの好みにあった楽曲を提示する楽曲推薦機能は,ユーザの満足度向上に向けて重要な意味を持つと考えられる.しかし,ユーザが楽曲を視聴する際には,ユーザの趣味嗜好だけではなくユーザの『状況』に応じて選曲を行うと考えられるが,状況に着目した楽曲推薦のためにデータを多く収集することは容易ではない.
この問題を解決するために,本稿では多くのデータが存在するソーシャルメディアの一つであるTwitterに着目し,アクティブソーシャルセンシングを用いた情報抽出システムを提案する.アクティブソーシャルセンシングとは,ユーザに対し能動的なヒアリングを行うことで情報抽出を図る手法である.
本稿では,アクティブソーシャルセンシングを適用した情報抽出システムを用いてTwitterのユーザから『状況』に関する情報の抽出を図る実験を行い,新たな楽曲推薦システムの構築に向けて検討と考察を行う. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
ソーシャルセンシング / Twitter / 楽曲視聴状況 / / / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 468, AI2017-45, pp. 15-20, 2018年3月. |
資料番号 |
AI2017-45 |
発行日 |
2018-02-23 (AI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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