2018 Fiscal Year Annual Research Report
Context-aware drive music recommender systems
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15K12151
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
奥 健太 龍谷大学, 理工学部, 講師 (70551555)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山西 良典 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (50700522)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 推薦システム / ルート推薦 / ドライブ景観推定 / ドライブ楽曲推薦 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コンテキストアウェアドライブ楽曲推薦システムを実現するため，平成30年度は，主に下記の三つの課題を中心に取り組んできた．
(A)道路リンクの特徴化：これまでの景観ベクトル付き道路ネットワークを拡張した．これまでの道路ネットワークデータでは，道路の近景のみを景観要素として用いており，中景，遠景を考慮できていないという課題があった．本研究では，近景のみではなく中景遠景を考慮できるように，標高データを用いて可視領域を抽出する手法を検討した[DEIM2019]．
(B)景観ベースルート推薦システム：前年度までに取り組んできた景観ベースルート推薦システムを拡張し，ユーザ評価を行った．これの成果を国際ワークショップであるRecTour2018で発表した[RecTour2018]．
(C)楽曲推薦システム：景観ルートに合った楽曲プレイリストを推薦するシステムを提案し，その妥当性を評価した[DEIM2019]．本研究では，対応付けのキーとなる特徴として，我々がこれまでに提案した景観ベクトルを用いる．計画ルートが与えられたとき，計画ルート中の道路リンクについて景観ベクトルを取得する．さらに，取得した景観ベクトルに基づき道路リンクをクラスタリングする．一方で，楽曲についても同様に景観ベクトルを取得し，景観ベクトルに基づきクラスタリングしておく．これら道路リンクのクラスタと楽曲のクラスタについて景観ベクトルの類似度に基づき対応付けを行う．最後に計画ルートの景観と作成した楽曲プレイリストの適合性について評価した．
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