投稿日: WWW 論文紹介

Statistical Models of Music-listening Sessions in Social Media

Zheleva, Elena and Guiver, John and Mendes Rodrigues, Eduarda and Milić-Frayling, Nataša
In Proc. of WWW 2010

概要

音楽の再生ログを元に、人の音楽の選択方法のモデル化し、楽曲の推薦を目的とした論文。人が音楽を聴くときは曲単位でトピックを変えるのではなく、セッション単位でトピックを変えることを明らかにした。

手法

TasteモデルとSessionモデルの二つを提案。この研究では、再生される曲はタイトルやアーティスト名ではなく、JazzやMetalなどのジャンルで表される。

Tasteモデルでは、ユーザごとにトピック分布を持ち、トピックごとにジャンルの分布を持つ。ユーザが曲を再生しようとするたびに、まずはトピックを選択し、トピックからジャンルが選択され、そのジャンルの曲が再生される、という生成モデルになっている。

Sessionモデルでは、まずユーザの再生ログをセッションに分割する。連続する2曲間の再生時間が30分以上開いていれば別のセッションに分けるようにしている。このモデルでもユーザごとにトピック分布を、トピックごとにジャンル分布を持っている。Tasteモデルとの違いは、新しいセッションが始まるたびに一度だけトピックを選択する点にある。つまり、ユーザはセッション中は似たような曲を聴くという仮説に基づいたモデルになっている。セッション内の曲のジャンルは共通のトピックのジャンル分布から次々に生成される。

評価

Microsoftが提供していたZune Socialという音楽配信サービスのデータを使用。トレーニングデータでパラメータを学習し、テストデータではユーザのセッション内の最初の5曲または10曲が与えられたときのセッション内の残りの曲の予測精度をperplexityを計算することで手法ごとに比較。
トピックごとに関連の強いジャンルの可視化といった定性的な評価も行っている。


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