Digital lagring av personliga musiksamlingar och molnbaserade musiktjänster (t.ex. Pandora, Spotify) har i grunden förändrat hur musik konsumeras. I synnerhet har automatiskt genererade spellistor blivit ett viktigt sätt att få tillgång till stora musiksamlingar. Det viktigaste målet med automatiserad spellista generation är att ge användaren en sammanhängande lyssnande upplevelse. I denna uppsats presenterar vi Latent Markov Embedding (LME), en maskininlärning algoritm för att generera sådana spellistor. I analogi med matris factorization metoder för samarbete filtrering, kräver algoritmen inte låtar som ska beskrivas av funktioner a priori, men det lär sig en representation från exempel spellistor. Vi formulerar detta problem som en legaliserad maximal liknande inbäddning av Markovkedjor i euklidiatiskt utrymme, och visar hur det resulterande optimeringsproblemet kan lösas effektivt. En empirisk utvärdering visar att LME är betydligt mer exakt än anpassningar av utjämnade n-gram-modeller som vanligen används i bearbetning av naturligt språk.
Den Latent Markov Embedding infördes av Chen et al. REF modellerar spellistor som Markov-kedjor.
Playlist prediction via metric embedding
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}