著者
小林 恭輔 高久 雅生
出版者
情報知識学会
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
vol.32, no.2, pp.287-293, 2022-05-28 (Released:2022-07-01)
参考文献数
11

本研究は効果的なブラウジング探索を通した楽曲の発見を促すことを目的としている. その手法として,楽曲間の関連関係を表現する類似楽曲の提示方法を提案する. これを実現するにあたり, Spotify のAPI が提供する楽曲データの一部を利用してユークリッド距離による類似度計算を行った. 探索の始点となる楽曲と上位の類似楽曲を取り出し, グラフレイアウトの力学モデルによるネットワークの可視化を行った.

言及状況

外部データベース (DOI)

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Spotifyが提供する楽曲特性データをAPIで取得して、楽曲間のユークリッド距離をとって類似度を出して可視化するっていう、めちゃくちゃクールな論文が情報知識学会誌に載っていた。これはよい。 小林 恭輔, 高久 雅生「楽曲探索を支援するための類似楽曲提示手法」 https://t.co/J5wX3XJdEU

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