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그래프 기반 음악 추천을 위한 소리 데이터를 통한 태그 자동 분류
Automatic Tag Classification from Sound Data for Graph-Based Music Recommendation
- 김태진;
- 김희찬;
- 이수원
초록
콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다우수한 추천 정확도를 보였다.
키워드
Music Recommendation; Automatic Tag Classification; Sound Data; 음악 추천; 태그 자동 분류; 소리 데이터
- 제목
- 그래프 기반 음악 추천을 위한 소리 데이터를 통한 태그 자동 분류
- 제목 (타언어)
- Automatic Tag Classification from Sound Data for Graph-Based Music Recommendation
- 저자
- 김태진; 김희찬; 이수원
- 발행일
- 2021-10
- 권
- 10
- 호
- 10
- 페이지
- 399 ~ 406