情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

膨大の数の楽曲に対する楽曲推薦への需要が音楽配信サービスの普及により高まっている.協調フィルタリング等の既存の推薦手法の課題として,人気の曲は推薦されるがユーザの状況に寄り添った推薦が実現されていない点が挙げられる.本研究では,対話エージェントを用いたムード推定に基づく楽曲推薦の実現を目指す.ここでは,それぞれの専門領域を持つ推薦エージェントが,ユーザとの対話の内容からユーザの気分を推定し,ユーザに寄り添った楽曲推薦を実現する.ここで,多種多様なユーザの好みに対応するために,それぞれの専門領域を持つ複数のエージェントを利用する.本稿では,本推薦システムの開発について述べる.