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초록·키워드
본 논문에서는 차트 및 과거 청취 기록 중심이었던 추천 시스템이 현재 사용자의 기분과 상황을 반영하지 못한다는 한계를 개선하고자, 키워드 기반 음악 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자가 입력한 키워드를 곡의 가사와 세부 단어 단위 유사도, 문맥 의미 유사도를 각각 60%, 40%로 가중 결합한 뒤, 순위를 산출하여 추천한다. 제안한 음악 추천 시스템과 기존의 대표적인 3가지 음악 추천 시스템인 콘텐츠, 협업 필터링, 하이브리드 추천 시스템을 개별 곡 평가 및 리스트 평가를 통해 비교하였으며, 키워드 외에 연도 정보를 적용한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과, 추천 시스템 평가 실험에서 제안한 시스템이 기존 시스템 대비 개별 곡 평가에서 최대 53%, 리스트 평가에서 최대 51%로 높은 만족도를 보였다. 또한, 연도를 적용한 평가 결과 역시 개별 곡 평가 0.62점, 리스트 평가 7.73점으로 가장 높은 만족도를 보였다.
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