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本研究では，より効果的な楽曲推薦を目的に，ユーザのプリファレンスを利用し，コンテンツベースと協調フィルタリングを融合した楽曲推薦システムを提案する．
本システムでは，ユーザの視聴履歴から，楽曲ごとの聴取時間・その音響情報をプリファレンスとして抽出する．ます他のユーザのプリファレンスとの類似性に基づき楽曲推薦を行う協調フィルタリングを行い，似ているユーザの市長履歴の曲の中から，本システムを現在利用しているユーザに適した楽曲を推薦する．さらに，その中からコンテンツベースにおいて，プリファレンスから得たユーザの楽曲嗜好部分と未視聴楽曲との音響情報同士の類似性に基づき，楽曲の推薦を行う．この結果を反映することにより，ユーザにとって新しい曲を推薦すると共に，より的確な楽曲推薦を試みる．
本手法の有用性を，オープンデータを用いた実験を行うことにより評価する．
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