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학술대회자료
저자정보
김재원 (중앙대학교) 양현준 (중앙대학교) 박현준 (중앙대학교) 이경재 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,802 - 2,805 (4page)

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Humans choose and listen to music according to their individual tastes and experience various emotions as a result. An emotion-based music recommendation system is an artificial intelligence model that analyzes a user’s emotions and recommends music that matches those emotions, providing mental healthcare. There are many good datasets available to train a typical music recommendation system model, including music files, music information(title, artist, genre, theme, etc.), user feedback, and user information. A recommendation system model for mental for mental healthcare also requires these types of information for training, as well as a dataset that includes user emotion information. However, finding a dataset that includes all of these elements from publicly available data is not easy.
Therefore, this paper describes a methodology for mutually complementing various music data for emotion-based recommendation systems. To do this, we analyze the information that each music dataset possesses and search for ways to effectively combine them. In this paper, we assume that the model used for training is the Multi-Armed Bandits model, which is commonly used in recommendation systems.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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