A personalized content-based music similarity function

Langue : anglais

Edité par Scholars' Press, 2017

620230152X / 9786202301527

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Modeling music similarity is useful for a great variety of applications in everyday life: music recommendation, thematic playlists generation and music libraries organization are just some examples. The main goal is to find a method to automatically evaluate how much two generic audio tracks are similar. In this book, we devise an adaptive non-linear method to model the concept of music similarity. Our system collects similarity evaluations from each user, and exploits these data to fit personalized similarity functions. To this end, we exploit the content-based information inherently contained in music tracks, modeled by means of suitable low-level features. We rely on two strongly consolidated techniques: Multidimensional Scaling (MDS), a feature embedding method, and Support Vector Regression (SVR), a robust regression approach that can be made non-linear by using suitable kernel functions. The result is a novel system that is able to learn the similarity concept as it is perceived by each user, thus providing more accurate and user-tailored evaluations.…

N° de réf. du vendeur 9786202301527

Titre
A personalized content-based music similarity function
Auteur
Luca Poddigue
Éditeur
Scholars' Press
Année de publication
2017
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
620230152X
ISBN à 13 chiffres
9786202301527
Poids de l'article
131 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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