対話エージェントとの談義に基づくムード推定を用いた楽曲推薦システムの開発
Developing Music Recommendation System Considering Mood Information Based on Discourse with Interactive Agents
角田拓己, 大囿忠親, 新谷虎松

アブストラクト

膨大の数の楽曲に対する楽曲推薦への需要が音楽配信サービスの普及により高まっている.協調フィルタリング等の既存の推薦手法の課題として,人気の曲は推薦されるがユーザの状況に寄り添った推薦が実現されていない点が挙げられる.本研究では,対話エージェントを用いたムード推定に基づく楽曲推薦の実現を目指す.ここでは,それぞれの専門領域を持つ推薦エージェントが,ユーザとの談義の内容からユーザの気分を推定することで,ユーザに寄り添った楽曲推薦を実現する.ここで,多種多様なユーザの好みに対応するために,それぞれの専門領域を持つ複数のエージェントを利用する.本稿では,本推薦システムの試作について述べる.
Due to the spread of music distribution service, demand for music recommendation for enormous number of songs is increasing. One of problems of existing recommendation methods such as collaborative filtering is that popular songs are recommended, but recommendations that to be considerate of the user's situation have not been realized. In this research, we propose a method for realizing music recommendation using dialogue agents by estimating mood. The recommendation agents have individual domain knowledge for music. The agents recommend music by estimating mood of a situation of a user. The system uses multiple agents to realize effective recommendation to deal with a variety of preferences of users. We show how the system can be effectively used to recommend music.