岡田 恵介さんがThe Twelfth International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications（IISA2021）にてBest Student Paper Awardを受賞

【研究目的】
音楽配信ストリーミングサービス等における楽曲推薦システムに関する研究を行っています。特に、新規でサービスを使用し始めたユーザに適切な推薦を行えない問題や、十分な情報が集まっていないリリース直後やマイナーな楽曲の推薦機会が少なくなってしまう問題である「コールドスタート問題」の解決を目的としています。

【研究内容】
ユーザの音楽に対する好みは、通常、楽曲に対する評価値や聴取履歴等を指標としています。しかしながら、新規でサービスを使用し始めたユーザに対するこのような情報は十分に集まっていません。本研究では、新規ユーザから取得可能な「性格情報」から音楽の好みを予測する手法を提案し、それらの関係性を明らかにしました。

【今後の展望】
音楽ストリーミング配信サービスの急速な普及により、音楽のデジタル化が進んでいます。本研究で着目しているコールドスタート問題が解決されることによって、ユーザやアーティストのサービスへの参入障壁が更に取り除かれると考えています。
今後は、本研究で明らかになった関係性や提案手法が実際の楽曲推薦に有効であるかを実証し、コールドスタート問題に対して評価したいと考えています。