[번역/해석] music recommendation and discovery in the long tail (PhD_ocelma)_Chapter3_2-3_3

소개글

music recommendation and discovery in the long tail (PhD_ocelma) 의 원서 chapter 1의 번역/해석 문서입니다.
추천 시스템 관련 연구를 하시는 분들에게 유용한 문서이니 연구하시는데 도움이 됬으면 합니다.
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참고그림과 그래프는 구글링 music recommendation and discovery in the long tail을 통해서 원서에서 쉽게 보실수 있습니다.

목차

3.2 User profile representation
3.2.1 Type of listeners
3.2.2 Related work
3.2.3 User profile representation proposals

3.3 Item profile representation
3.3.1 The music information plane
3.3.2 Editorial metadata
3.3.3 Cultural metadata
3.3.4 Acoustic metadata

본문내용

3.2 사용자 프로필 표현
음악은 우리의 개성, 과거등에 대해 관련있는 무언가를 다른 사람에게 말하기 위한 중요한 매체다.
음악적 취향과 음악 선호도는 인구학적 특징과 개성의 특징을 포함한 여러 요인들로 영향을 받는다.
그 음악 선호도와 개인적인 측면들의 결합이 음악 추천을 개선시킬수 있다고 생각하는것은 합리적인것 같다. [나이,성별,출신,직업,음악적 교육 등,,]

사용자 모델링은 수년동안 연구되어져왔다.
아직 음악 관련정보를 가진 사용자프로필 확장은 크게 연구되지 않았다.
사용자프로필 표현은 다른 사람들과 소통하고 음악 선호도를 표현하는 흥미로운 방법이다.

3.2.1 청취자들의 유형
Jennings는 UK 2006 프로젝트 피닉스 2에서 확인된 음악에 대한 흥미 또는 청취자 유형의 4가지 등급을 정리했다.
이 연구는 16에서 45세 범위의 age그룹으로 청취자들의 다른 유형 분석에 기반했다.

분류는 다음을 포함한다.
savants(학자) : 삶의 전부가 음악때문에 바쁘다. 그들의 음악적 지식은 매우 광범위하다. 예상대로 그들은 16-45세 그룹의 7%밖에 없다.
Enthusiasts(매니아) : 21%로 매니아들의 음악은 삶의 중요한 부분이지만 또한 다른 관심들로 균형을 갖춘다.
Casuals(평범한) : 음악은 환영역활을 하지만 다른 것들은 더 중요하다. 32%다
Indifferents(무관심) : Indifferents는 음악이 소멸한다면 잠을 못 이루지는 않을 것이다..
40%로 전체 population의 아주 우세한 청취자 유형이다.

각 청취자 유형은 다른 추천 유형을 요구한다. 실제로 학자유형은 인기있는 추천이 필요없지만 모험적이고 영리한 추천이 필요하다. 그들은 매우 exigent하기 때문에 추천제공이 아주 어려운 청취자다.
매니아 유형은 관심, unkown, 추천과 익숙한 것들 사이의 균형을 인식한다.
평범하고 무관심 유형은 어떤 복잡한 추천을 요구하지 않는다.
아마도, 그들이 쉽게 확인할 수 있는 인기있고 대세 음악은 그들의 음악적 요구에 적합할 거이다.
그러므로 추천시스템은 사용자 유형과 행동에 따라서 발견해야 한다.

참고 자료

music recommendation and discovery in the long tail (PhD_ocelma)