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  1. 研究紀要
  2. 50 (2015)

クラスター分析による楽曲及び被験者の趣向分析

https://kunion.repo.nii.ac.jp/records/1276
https://kunion.repo.nii.ac.jp/records/1276
60dce9b7-2b5e-4ed8-9c22-4f31ac4d20ea
Item type [ELS]紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2017-02-22
タイトル
タイトル クラスター分析による楽曲及び被験者の趣向分析
言語 ja
タイトル
タイトル Analysis of Music and Human Favorite with Cluster Analysis
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題 特徴認識
キーワード
主題 趣向分析
キーワード
主題 階層型クラスター分析
キーワード
主題 形容詞評価
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00066006
論文名よみ
タイトル クラスター ブンセキ ニヨル ガッキョク オヨビ ヒケンシャ ノ シュコウ ブンセキ
著者 山脇, 一宏

× 山脇, 一宏

山脇, 一宏

ja-Kana ヤマワキ, カズヒロ

Search repository
Yamawaki, Kazuhiro

× Yamawaki, Kazuhiro

en Yamawaki, Kazuhiro

Search repository
著者所属(日)
国立音楽大学非常勤
記事種別(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 論文
記事種別(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Article
抄録(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 現在音楽聴き放題サイトが盛んに立ち上げられている.その音楽聴き放題サイトでは,ユーザーの好みを把握して現在聴いている曲との類似度を元に次に聴きたいだろうと思う曲をレコメンドすることが求められている.そのためには,ジャンル・スタイルに依存せずイメージによって楽曲を分類することが必要である.又,ユーザーによって楽曲の好みも千差万別であるため,各ユーザーの趣向をも抱合してイメージの近い楽曲を次にレコメンド出来るように.音楽の特徴認識を行わなければならない.そのためには各ユーザーの趣向分析も必要である.本論文は新しいスタイルのレコメンドを可能にする為に必要な楽曲の趣向分析を階層型クラスター分析を用いて行った.更に楽曲の趣向分析のデーターから被験者の趣向を分析し,ユーザー自身その趣向による分類を階層型クラスター分析を用いて行った.評価結果からジャンル・スタイルにとらわれない新しい楽曲の特徴認識とユーザーの的確な趣向分析が行えることが判明した.
書誌情報 研究紀要
en : Kunitachi College of Music journal

巻 50, p. 51-58, 発行日 2016-03-31
表示順
内容記述タイプ Other
内容記述 6
アクセション番号
内容記述タイプ Other
内容記述 KJ00010210844
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 02885492
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Ver.1 2023-07-25 10:22:41.056852
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