音楽配信サービスでは、複数のユーザや運営側が作成したプレイリストが利用可能である。これらは一種の人間の集合知であり、楽曲の特性を分析する新たな軸を構成すると考えられる。すなわち複数のプレイリストをジャンルごとに統合し、そこに含まれる楽曲が持つ特徴量についてk近傍法による確率密度関数を求めることができる。
本報告では、Spotify APIで取得した楽曲特徴量と、歌詞データをChatGPTによって分析させた歌詞特徴量のそれぞれを確率密度関数に入力することで、ジャンルの数を次元数とした新たな特徴量を生成する。これを用いた楽曲推薦を行う。また分布の重なりをKL-divergenceを用いて議論する。