| 저자 | 방성우, 심학준, 정혜욱, 이지형 |
|---|---|
| 학회명 | 한국 정보과학회 추계 학술대회 |
| 학회명 (약자) | KIISE 2009 |
| 페이지 | 329-333 |
| 학회시작일 | 2009-11-27 |
| 학회종료일 | 2009-11-28 |
웹 2.0이라는 새로운 패러다임에서 소셜 태그(Social Tag)는 정보 검색과 추천 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 소셜 태그는 집단 지성의 표현 도구로서 특정 문제를 해결하는 데에도 그 활용성을 주목 받고 있다. 본 논문에서는 개인화 서비스에서 사용자의 음악적 취향 모델을 설계하기 위한 정보로서 소셜 태그를 활용하였다. 음악 추천 및 검색 사이트에서 사용자의 취향을 모델링 하는 것은 사용자에게 적합한 음악을 제공하기 위한 필수 요소이다. 기존의 음악적 취향 모델링 방법이 사용자가 선호하는 음악가만을 중심으로 이루어지거나 혹은 사용자가 재생한 음악의 단순 빈도수만으로 결정되는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 기존의 방법을 해결하기 위해 사용자의 재생 목록에 저장된 음악들의 소셜 태그 정보를 수집하고 잠재 토픽 모델을 적용하여 확률적으로 사용자의 취향을 분석하고 모델을 제작하는 보다 향상된 음악적 취향 모델링 방법을 제안한다.
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