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음악 콘텐츠의 감성추천 서비스 음악과 가사와의 상관관계에 관한 연구
A Study on Correlation of the sensitivity of the content recommendation service music and lyrics 원문보기

한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집, 2016 May 20, 2016년, pp.31 - 32  

이승원 (상명대학교 문화기술대학원) ,  이승연 (상명대학교 문화기술대학원)

초록
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최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 협업 추천 기반 방식 시스템의 감성추천 음악의 가사를 분석하여, 카테고리와의 상관관계를 비교한다.
  • 본 연구에서는 음악 콘텐츠의 감성추천 서비스 음악과 가사와의 상관관계를 알아보기 위해 협업 기반 추천 방식을 기준으로 서비스를 시행하고 있는 멜론과 벅스에서 음악을 선정하여 카테고리와 음악과의 비교를 했다. 감정의 상위구조인 기쁨과 슬픔으로 나누어 곡을 선정하고, 5차 분류로 각 음악의 가사에서 감정단어를 추출하고 스토리를 분석하여 곡의 감정을 분석했다.
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