情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

聞きたい曲を選ぶ際に，タイトルやアーティスト名などのメタデー
タから選ぶだけでなく，状況や環境（例えば，その日の出来事や天
気，時間帯，場所など）に合った曲を選びたいときがある．これら
の多くはライフログデータとして記録可能である．そこで本報告で
は，ライフログから個人の選曲の傾向を把握し，それに従って楽曲
を自動推薦し，推薦結果を一覧可視化する手法を提案する．本手法
では前処理として，既に再生した楽曲のライフログ情報と特徴量を
照合し，その相関性ルールを導出する．そして様々な状況において
相関性ルールに該当する楽曲を抽出し，それを階層型データ可視化
手法「平安京ビュー」を用いて一覧表示する．