I denna undersökningsartikel ger vi en översikt över metoder för värdering av musiklikviditet och musikrekommendation baserat på musikkontextdata. Till skillnad från metoder som bygger på musikinnehåll och som har forskats i nästan två decennier, är musik-kontextbaserade (eller kontextuella) metoder för musikhämtning ett ganska nytt forskningsområde inom musikinformationshämtning (MIR). Sammanhangsdata avser all musikrelevant information som inte ingår i själva ljudsignalen. I den här artikeln fokuserar vi på kontextuella aspekter av musik främst tillgänglig via webbteknik. Vi diskuterar olika källor till kontextbaserade data för enskilda musikstycken och för musikartister. Vi sammanfattar olika metoder för att konstruera likhetsåtgärder baserade på den samverkande eller kulturella kunskap som ingår i dessa datakällor. I synnerhet identifierar och granskar vi tre huvudtyper av kontextbaserade likheter: text-retrieval-baserade tillvägagångssätt (som bygger på webbtexter, taggar eller texter), cooccurrence-baserade tillvägagångssätt (som bygger på spellistor, sidräkningar, mikrobloggar eller peer-to-peer-nätverk) och tillvägagångssätt baserade på användarbetyg eller lyssnande vanor. I denna artikel beskrivs egenskaperna hos de framlagda kontextbaserade åtgärderna och deras starka och svaga sidor diskuteras.
En översikt över techiques för musik rekommendation och likhet baserad på musik kontextuella data ges i REF.
A survey of music similarity and recommendation from music context data
{'venue': 'TOMCCAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}