| 研究課題/領域番号 |
15K12151
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 龍谷大学 (2016-2018)
立命館大学 (2015) |
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研究代表者 |
奥 健太 龍谷大学, 理工学部, 講師 (70551555)
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| 研究分担者 |
山西 良典 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (50700522)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 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 / 情報推薦システム / ドライブ風景推定 |
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| 研究成果の概要 |
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，次の三つの課題に取り組んだ：(1)音響特徴量および歌詞特徴量に基づく楽曲特徴化技術の確立，(2)景観画像からのコンテキスト抽出技術の確立，(3)コンテキスト依存の楽曲嗜好抽出技術の確立．最終的に，(1)，(2)，(3)の結果を踏まえ，コンテキストアウェアドライブ楽曲推薦システムを試作し，その有効性を評価した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
歌詞特徴量に基づく楽曲特徴化技術を確立することで，これまでにない新たな特徴量に基づいた楽曲検索や楽曲推薦を可能とし，当該分野の可能性が大きく広がることが期待できる．また，ドライブ時の風景画像から自動的にコンテキストを抽出する技術は，当該分野の課題解決に大きく貢献するものである．さらに，本研究で暗黙的なコンテキスト依存の楽曲嗜好抽出技術を確立することにより，当該分野の研究に大きく寄与する．
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