Abstract
音楽ストリーミングサービスの発達等によって流通する楽曲数が増加しているが，実際に聴かれる楽曲には偏りが生じることが多い．この問題を解消するために意外性や新規性を考慮した音楽推薦手法も多く提案されており，ユーザは自身の知り得る範囲を超えたより多彩な楽曲を聴くことが可能となっている．しかし推薦されたユーザにとって，馴染みのない楽曲において自身の好みを明言し，好きな楽曲を取捨選択することは容易ではない．そこで本研究では，既にマニアックなジャンルに精通しているユーザに着目し，彼ら自身が対話的に聴取可能な楽曲群を作成することで推薦を行っていき，そのジャンルに引き込んでいくような，分岐型人力音楽推薦手法を提案する．また実験により提案手法の有用性を検証し，ユーザの好みによって提示する楽曲を変化させながら音楽を聴取してもらった方が，馴染みやすさや興味の度合いが高く評価されることが明らかになった．
Artifacts
Information
Book title
情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）
Volume
2020-HCI-187
Pages
1-7
Date of issue
2020/03/09
Date of presentation
2020/06/01
Location
オンライン
ISSN
2188-8760
Citation
野中 滉介, 中村 聡史. 未知の音楽に誘導することを目的とした分岐型人力音楽推薦手法の提案, 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2020-HCI-187, No.15, pp.1-7, 2020.