Preference framkallande är ett utmanande grundläggande problem när man utformar recommender system. I det nuvarande arbetet föreslår vi en innehållsbaserad teknik för att automatiskt generera en semantisk representation av användarens musikaliska preferenser direkt från ljud. Med utgångspunkt från en explicit uppsättning musikspår som användaren tillhandahåller som bevis på hans/hennes preferenser kan vi sluta oss till semantiska deskriptorer på hög nivå för varje spår som får en användarmodell. För att bevisa fördelarna med vårt förslag presenterar vi två tillämpningar av vår teknik. I den första överväger vi tre tillvägagångssätt till musikrekommendation, två av dem baserade på ett semantiskt musikliknande mått, och ett baserat på en semantisk probabilistisk modell. I den andra applikationen tar vi upp visualiseringen av användarens musikaliska preferenser genom att skapa en humanoid tecknad karaktär - Musical Avatar - automatiskt härledd från den semantiska representationen. Vi genomförde en preliminär utvärdering av den föreslagna tekniken i samband med dessa ansökningar med 12 ämnen. Resultaten är lovande: rekommendationerna utvärderades positivt och nära dem som kommer från toppmoderna metadatabaserade system, och försökspersonerna bedömde de genererade visualiseringarna för att fånga deras kärnpreferenser. Slutligen lyfter vi fram fördelarna med den föreslagna semantiska användarmodellen för att förbättra användargränssnitten för informationsfiltreringssystem.
I REF genererar den innehållsbaserade tekniken automatiskt en hög semantisk representation av användarens musikaliska preferenser direkt från ljud för att rekommendera musik.
Semantic audio content-based music recommendation and visualization based on user preference examples
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}