Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
  • /
  • Pages.731-732
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Music Recommendation System Using Audio Metadata and User Playlists

음원 메타데이터와 사용자 플레이리스트를 활용한 음악 추천 시스템

  • Kyoung Min Nam (Dept. of Computer Science, Dongduk Women's University) ;
  • Yu Rim Park (Dept. of English, Dongduk Women's University) ;
  • Ji Young Jung (Dept. of Information and Statistics, Dongduk Women's University) ;
  • Do Hyeon Kim (Dept. of Economics, Dongduk Women's University) ;
  • Hyon Hee Kim (Dept. of Information and Statistics, Dongduk Women's University)
  • 남경민 (동덕여자대학교 컴퓨터학과) ;
  • 박유림 (동덕여자대학교 영어과) ;
  • 정지영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김도현 (동덕여자대학교 경제학과) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Published : 2024.05.23
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 논문은 음원 메타데이터 임베딩 방법론을 기반으로 새로운 음원 추천 방법을 제안한다. 사용자 행동 데이터를 활용한 개인 맞춤형 음악 추천 모델은 신규 사용자의 데이터가 부족할 경우, 적절한 추천이 어려운 콜드스타트 현상을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 플레이리스트의 음원 메타데이터를 Song sentence 로 구성하고, 고차원 벡터 공간에 임베딩하여 유사도를 계산한 추천 알고리즘을 구축한다. 사용자 행동 데이터가 아닌 음원의 자체적인 정보에 근거하기 때문에 콜드 스타트 현상을 보완하여 사용자에게 편리한 음악 감상 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. Gope, Jyotirmoy & Jain, Sanjay. (2017). A survey on solving cold start problem in recommender systems. 133-138. 10.1109/CCAA.2017.8229786.
  2. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G.S., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. International Conference on Learning Representations.
  3. Ramakrishnan, P. (2017). song 2 vec : Determining Song Similarity using Deep Unsupervised Learning.