歌唱履歴の時系列性を考慮した楽曲レコメンド技術の開発

歌唱履歴の時系列性を考慮した楽曲レコメンド技術の開発
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カラオケにおいては検索機能が充実しており(歌手別、年代別など)、ユーザはこれらを用いて楽曲を選択できる一方、システムが楽曲を能動的にレコメンドする機能を有することは稀である。これはカラオケにおけるレコメンドの困難さによる所で、特に、対象がグループであること、過去に来店された時の歌唱履歴がないこと、場の雰囲気で選択される楽曲が変化することに起因する。そこで、ドコモでは深層学習を用いたレコメンドモデルを開発した。本モデルでは時系列を考慮した深層学習を用い、さまざまな楽曲情報と併せて学習させることで、未知のグループに対してシステムが適切なレコメンドを行うことが可能となった。

PDF「歌唱履歴の時系列性を考慮した楽曲レコメンド技術の開発」(PDF形式:1,644KB)

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