Den ökande mängden musik på nätet har öppnat möjligheter för att införa nya effektiva tjänster för informationsåtkomst – allmänt kända som musikrecommender-system – som stöder musiknavigering, upptäckt, delning och bildande av användargrupper. Under de senaste åren har ett nytt forskningsområde för kontextuell musikrekommendation och hämtning vuxit fram. Sammanhangsmedvetna musikrecommender system kan föreslå musik objekt med hänsyn till kontextuella förhållanden, såsom användarens humör eller plats, som kan påverka användarens preferenser vid ett visst tillfälle. I detta arbete överväger vi en särskild typ av sammanhangsmedvetna rekommendationsuppgifter välja musikinnehåll som passar en plats av intresse (POI). För att ta itu med detta problem har vi använt emotionella taggar som tilldelats både musikspår och POI, och vi har övervägt en uppsättning likhetsmått för taggade resurser för att fastställa en match mellan musik låtar och POIs. Efter en första webbaserad utvärdering av kärnan matchningsteknik, har vi utvecklat en mobil applikation som föreslår en resplan och spelar rekommenderad musik för varje besökt POI, och utvärderat den i en live användarstudie. Resultaten av studien visar att användarna bedömer den rekommenderade musiken som lämplig för POI, och att musiken värderas högre när den spelas i detta användningsscenario.
REF presenterade ett tillvägagångssätt för att välja musik som passar en POI genom att matcha emotionella egenskaper musik spår och POI.
Location-aware music recommendation
{'venue': 'International Journal of Multimedia Information Retrieval', 'journal': 'International Journal of Multimedia Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}