Exploiting music playrate in discovering implicit feedback features for music recommender systems

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부, 2018. 2. 이교구.디지털 음원 시장 규모가 커짐에 따라 사용자는 방대한 크기의 디지털 음원 컬렉션에 접근할 수 있게 되었으나, 동시에 그 중에서 자신이 어떤 음악을 원하는지 찾고 선택하는 행위는 더욱 어려워지고 많은 시간을 소모하게 되었다. 이와 같은 이유 때문에 음악 추천 시스템의 중요성이 부각되며 그 성능을 높이기 위한 연구들이 다양한 방법론을 통해 시도되고 있다. 추천 시스템의 목적은 사용자가 소비하지 않은 아이템 중 선호/만족할만한 추천 아이템을 찾는 것에 있으며, 특히 음악 도메인에서는 이를 위해 사용자가 어떤 음악을 어떤 기준으로 얼마나 선호/불호하였는지를 분석하여, 다음으로는 어떤 곡을 듣고 싶어 하는지, 어떤 곡을 들어야 만족도가 높을 것인지를 예측해야 한다. 이와 같은 추천 시스템의 목적으로 미루어 보았을 때 사용자의 선호도는 추천 시스템에 있어서 가장 핵심적인 요소라고 할 수 있으며, 그 동안의 추천 시스템 연구들에서는 사용자의 선호도를 모델링하기 위해 크게 명시적 피드백(explicit feedback) 과 암시적 피드백(implicit feedback) 방식을 사용해왔다. 이 중에서도 특히 암시적 피드백 방식은 사용자로부터 직접 평가를 입력받지 않아도 된다는 점에서 음악 선호도, 혹은 평가를 추정할 때 가장 큰 문제로 대두되는 희소성 문제(sparsity problem)를 보완할 수 있다는 이유로 크게 각광받고 있다. 음악 도메인에서의 암시적 피드백은 사용자의 음악 청취 기록을 통해 수집되며, 음악 추천 시스템에서는 재생/스킵/정지 등의 청취 행위로부터 얻을 수 있는 특성 중에서도 특히 특정 곡을 몇 번 들었는지를 나타내는 재생 횟수(playcount) 가 대부분 사용되고 있다. 이러한 재생 횟수는 감소하지 않는(non-decreasing) 특징으로 인해 사용자의 선호도 감소를 반영하지 못하고, 고정적인 수집 기준을 가지기 때문에 사용자마다 상이할 수 있는 선호도 기준을 반영하지 못하며, 선호도 선상의 상위 극소수를 제외한 나머지 대다수 곡들에 대한 선호도는 구별하지 못한다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 기존 음악 도메인에서 대표적으로 사용되는 암시적 피드백인 재생 횟수의 한계점을 보완하고 사용자의 음악 선호도를 보다 잘 반영할 수 있도록 하기 위해 기존의 연구와 사용자의 청취 기록 데이터를 기반으로 가중 재생율이라는 개념을 제안하고, 이를 바탕으로 누적 가중 재생율 및 재생횟수-평균 가중 재생율 곱이라는 새로운 암시적 피드백 특성들을 도출한다. 또한 사용자 평가를 통해 제안된 특성이 사용자의 실제 선호도를 잘 반영할 수 있는지와 음악 추천 시스템에 적용되었을 때 성능의 차이가 있는지를 검증한다. 이 후 결과 분석을 통해 본 연구의 한계점과, 음악 선호도 모델링과 음악 추천 과정과의 관계성에 관해 고찰하고, 이를 바탕으로 연구의 결론을 도출한다.제1장 서론 1 제1절 연구 배경 1 제2절 연구 목적 7 제2장 관련 연구 8 제1절 이론적 배경 8 2.1.1 음악 선호도 모델 8 2.1.2 추천 시스템에서의 사용자 피드백 9 2.1.3 음악 추천 시스템의 평가 14 제2절 선행 연구 16 2.2.1 암시적 피드백을 활용한 추천 16 2.2.2 음악 재생율 관련 연구 19 제3장 연구 데이터 및 제안 특성 20 제1절 연구 데이터 21 3.1.1 LFM-1b 데이터셋 21 3.1.2 트랙 지속 시간 데이터 수집 22 제2절 제안 암시적 피드백 특성 24 3.2.1 재생율 및 가중 재생율의 정의 24 3.2.2 제안 특성 1: 누적 가중 재생율 25 3.2.3 제안 특성 2: 재생횟수-평균 가중 재생율 곱 26 제4장 사용자 평가 27 제1절 평가 과정 28 제2절 음악 선호도 모델 평가 30 4.2.1 평가 문항 1 30 4.2.2 평가 문항 2 32 제3절 음악 추천 알고리즘에서의 성능 평가 33 4.3.1 로지스틱 행렬 분해 알고리즘 34 4.3.2 데이터 샘플링 35 4.3.3 음악 추천 리스트 평가 방법 36 제5장 연구 결과 38 제1절 음악 선호도 모델 평가 결과 38 5.1.1 평가 문항 1 결과 38 5.1.2 평가 문항 2 결과 42 제2절 음악 추천 알고리즘에서의 성능 평가 결과 44 5.2.1 추천 곡 리스트 평가 결과 45 5.2.2 개별 추천 곡 평가 결과 47 제3절 결과 정리 및 고찰 54 5.3.1 선호도 모델과 추천 결과와의 관련성 55 5.3.2 음악 컨텐츠 소비 경향 차이에 따른 선호도 모델링 방식 57 제6장 결론 60 제1절 결론 및 연구 의의 60 제2절 연구의 한계 및 향후 연구 62 참고문헌 63Maste

Axmedis 2005

The AXMEDIS conference aims to promote discussions and interactions among researchers, practitioners, developers and users of tools, technology transfer experts, and project managers, to bring together a variety of participants. The conference focuses on the challenges in the cross-media domain (which include production, protection, management, representation, formats, aggregation, workflow, distribution, business and transaction models), and the integration of content management systems and distribution chains, with particular emphasis on cost reduction and effective solutions for complex cross-domain problems

Appropriating Play: Examining Twitch.tv as a Commercial Platform

This thesis critically analyzes Twitch.tv, a gaming-oriented, online live-streaming site. Viewing the site as a ‘lean platform’ (Srnicek, 2017), it analyzes many aspects of Twitch’s business operations, including ownership structure, video game industry affiliations, use of data, and the monetization of user activity. This analysis then identifies three major areas of concern arising from these operations: the tendency toward monopolization in the gaming industry and its peripheral activities; the intensification of audience commodification; and, the tendency to turn professional streamers into precarious creative labourers. All of these implications point to a growing need for concerted labour organization. The goal of this thesis is to address gaps in the existing literature about Twitch and to provide a foundation for future critical inquiries into the site

Presentation adaptation for multimodal interface systems: Three essays on the effectiveness of user-centric content and modality adaptation

The use of devices is becoming increasingly ubiquitous and the contexts of their users more and more dynamic. This often leads to situations where one communication channel is rather impractical. Text-based communication is particularly inconvenient when the hands are already occupied with another task. Audio messages induce privacy risks and may disturb other people if used in public spaces. Multimodal interfaces thus offer users the flexibility to choose between multiple interaction modalities. While the choice of a suitable input modality lies in the hands of the users, they may also require output in a different modality depending on their situation. To adapt the output of a system to a particular context, rules are needed that specify how information should be presented given the users’ situation and state. Therefore, this thesis tests three adaptation rules that – based on observations from cognitive science – have the potential to improve the interaction with an application by adapting the presented content or its modality. Following modality alignment, the output (audio versus visual) of a smart home display is matched with the user’s input (spoken versus manual) to the system. Experimental evaluations reveal that preferences for an input modality are initially too unstable to infer a clear preference for either interaction modality. Thus, the data shows no clear relation between the users’ modality choice for the first interaction and their attitude towards output in different modalities. To apply multimodal redundancy, information is displayed in multiple modalities. An application of the rule in a video conference reveals that captions can significantly reduce confusion. However, the effect is limited to confusion resulting from language barriers, whereas contradictory auditory reports leave the participants in a state of confusion independent of whether captions are available or not. We therefore suggest to activate captions only when the facial expression of a user – captured by action units, expressions of positive or negative affect, and a reduced blink rate – implies that the captions effectively improve comprehension. Content filtering in movies puts the character into the spotlight that – according to the distribution of their gaze to elements in the previous scene – the users prefer. If preferences are predicted with machine learning classifiers, this has the potential to significantly improve the user’ involvement compared to scenes of elements that the user does not prefer. Focused attention is additionally higher compared to scenes in which multiple characters take a lead role

Music Learning with Massive Open Online Courses

Steels, Luc et al.-- Editors: Luc SteelsMassive Open Online Courses, known as MOOCs, have arisen as the logical consequence of marrying long-distance education with the web and social media. MOOCs were confidently predicted by advanced thinkers decades ago. They are undoubtedly here to stay, and provide a valuable resource for learners and teachers alike. This book focuses on music as a domain of knowledge, and has three objectives: to introduce the phenomenon of MOOCs; to present ongoing research into making MOOCs more effective and better adapted to the needs of teachers and learners; and finally to present the first steps towards 'social MOOCs’, which support the creation of learning communities in which interactions between learners go beyond correcting each other's assignments. Social MOOCs try to mimic settings for humanistic learning, such as workshops, small choirs, or groups participating in a Hackathon, in which students aided by somebody acting as a tutor learn by solving problems and helping each other. The papers in this book all discuss steps towards social MOOCs; their foundational pedagogy, platforms to create learning communities, methods for assessment and social feedback and concrete experiments. These papers are organized into five sections: background; the role of feedback; platforms for learning communities; experiences with social MOOCs; and looking backwards and looking forward. Technology is not a panacea for the enormous challenges facing today's educators and learners, but this book will be of interest to all those striving to find more effective and humane learning opportunities for a larger group of students.Funded by the European Commission's OpenAIRE2020 project.Peer reviewe