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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동주 (Anyang University) 임권묵 (Anyang University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제20권 제10호
발행연도
2015.10
수록면
69 - 76 (8page)

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User’s selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user’s emotion. Therefore, we think user’s emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user’s emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user’s emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user"s context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user’s contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Method
IV. Conclusions
REFERENCE

참고문헌 (24)

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