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시간 가중치와 가변형 K-means 기법을 이용한 개인화된 음악 추천 시스템
A Personalized Music Recommendation System with a Time-weighted Clustering

김재광    (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과   ); 윤태복    (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과   ); 김동문    (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과   ); 이지형    (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과  );
  • 초록

    근래 들어 개인 적응형 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으나 아직 음악에 관련된 서비스는 보편화되어 있지 않다. 그 이유는 음악의 관련 정보를 분석하는 것이 텍스트 기반의 자료에 비해 어렵기 때문이다. 이에 본 논문은 사용자가 선택했던 음악을 분석해서 사용자의 성향을 파악하고 그와 유사한 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 음악의 속성을 추출하는 방법으로 음파 분석 기법을 사용한다. 음파에서 세 가지의 수치화된 속성을 추출하여 이를 특성 공간에 나타낸다. 이 때 사용자가 선택한 음악이 많이 모여 있는 군집을 분석한다면, 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 하지만 몇 개의 군집이 형성될 것인지를 예측하기란 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 군집의 수를 상황에 따라 유동적으로 변경할 수 있는 가변형 K-means 기법을 제시한다. 이 기법은 군집의 직경 크기를 제한하여, 일정치 이상일 때 군집의 수를 늘리는 방법으로 데이터의 범위를 알고 있을 때 매우 효율적으로 적용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 군집의 중심을 찾고 이와 가까운 음악을 추천한다. 또한 사용자의 성향은 꾸준하게 변화하므로 본 논문은 사용자가 근래에 선택한 음악의 반영 비율을 높이고자 무게의 개념을 이용한 시간 가중치 기법을 적용하였다. 그리고 음악의 발매 시기도 고려하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위하여 100개의 음악 조각을 통한 실험적 검증을 하였으며 그 결과 제안 방법이 효과적인 것을 보인다.


    Recently, personalized-adaptive services became the center of interest in the world. However the services about music are not widely diffused out. That is because the analyzing of music information is more difficult than analyzing of text information. In this paper, we propose a music recommendation system which provides personalized services. The system keeps a user's listening list and analyzes it to select pieces of music similar to the user's preference. For analysis, the system extracts properties from the sound wave of music and the time when the user listens to music. Based on the properties, a piece of music is mapped into a point in the property space and the time is converted into the weight of the point. At this time, if we select and analyze the group which is selected by user frequently, we can understand user's taste. However, it is not easy to predict how many groups are formed. To solve this problem, we apply the K-means clustering algorithm to the weighted points. We modified the K-means algorithm so that the number of clusters is dynamically changed. This manner limits a diameter so that we can apply this algorithm effectively when we know the range of data. By this algorithm we can find the center of each group and recommend the similar music with the group. We also consider the time when music is released. When recommending, the system selects pieces of music which is close to and released contemporarily with the user's preference. We perform experiments with one hundred pieces of music. The result shows that our proposed algorithm is effective.


  • 주제어

    음악 추천시스템 .   시간 가중치 .   가변형 K-means 군집화 기법.  

  • 참고문헌 (8)

    1. G. Tzanetakis, P. Cook, 'Musical genre classification of audio signals,' IEEE Trans. Speech and Audio Processing, pp. 293-302, 2002 
    2. H.C. Chen, A.L.P. Chen. 'A Music Recommendation System based on Music Data Grouping and User Interests,' Proc. of CIKM, pp. 231-238, 2001 
    3. Y.S. Kim, S. Mitra, 'Integrated Adaptive Fuzzy clustering (IAFC) Algorithm,' Proc. of the Second IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vol. 2, pp. 1264-1268, San Francisco, 1993 
    4. 유지오, '퍼지 베이지안 네트워크와 효용성 이론을 사용한 상황 기반 음악 추천,' 연세대학교, Ph.D thesis, Feb, 2006 
    5. B. Yapriady, A.L. Uitdenbogerd, 'Combining demographic data with collaborative filtering for automatic music recommendation,' Lecture notes in computer science, Springer, pp. 201-207, 2005 
    6. P. Cano, M. Koppenberger, N. Wack, 'Content-based Music Audio Recommendation,' Proc. of ACM International Conference on Multimedia, pp. 211-212, 2005 
    7. B. Logan. 'Music Recommendation from Song Sets,' Proc. of ISMIR, pp. 425-428, 2004 
    8. R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork, 'Pattern classification 2nd,' Wileyinterscience, 2001 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (3)

    1. Lee, Jae-Hun ; Hwang, Jae-Pil ; Kim, Eun-Tai 2011. "A New Kernelized Approach to Recommender System" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 21(5): 624~629     
    2. Jung, Min-Kyu ; Kim, Hyea-Kyeong ; Choi, Il-Young ; Lee, Kyoung-Jun ; Kim, Jae-Kyeong 2011. "The Behavior Analysis of Exhibition Visitors using Data Mining Technique at the KIDS & EDU EXPO for Children" 지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, 17(2): 77~96     
    3. Jun, Sunghae 2017. "R Symbolic Data Analysis for Symbolic Artificial Intelligence" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 27(5): 388~394   

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