単語のベクトル表現に基づき楽曲要素の足し引きを行う音楽推薦

摘要

近年，音楽はオンライン経由で聞かれるようになり，膨大な数の楽曲からユーザの求める楽曲を推薦する技術が重要になってきている．レビュー文に基づく楽曲の推薦を考えた時，レビュー文の意味を捉えた上で楽曲を推薦できれば，ユーザの直感に合った楽曲が見つかると考えられる．先行研究ではword2vec を使用して得られた単語ベクトルの平均値から楽曲ベクトルを求め，そこから単語ベクトルを加減算して得られたベクトルとコサイン類似度の高いベクトルの楽曲を推薦していた．本研究では，推薦精度を向上させるために楽曲ベクトル導出時にIDF 重みを加えた手法とSCDVを導入した手法を取り入れる. 単語ベクトルの加減算によって推薦することで新規性があり，意外性があり，セレンディピティがある楽曲が推薦ができると考えている．その推薦の効果をCDJournal1のレビュー文を用いた小規模な実験により確認を行った．