基於心情標籤之音樂推薦平台

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Title:	基於心情標籤之音樂推薦平台
Authors:	許逸群;潘宏政;邱繼弘
Contributors:	南華大學資訊管理學系邱宏彬
Date:	2011
Issue Date:	2011-05-17 13:37:01 (UTC+8)
Abstract:	對於音樂不管是哪一種類型的都只能夠依靠自己的記憶去分辨感情，新出現的音樂就難以分辨，而且值得一提的是，人會在無意識下選擇符合自己當時心情的音樂藉此舒緩情緒，雖然網路上有許多音樂網站，但是他們追求良好的管理與規劃，所以直接採用方便的功能(例如：簡單的使用歌手、歌名、專輯…等)去對音樂進行分類從歌詞或是歌曲資訊(排行榜等)、人群的推薦，而實際上會不會符合自己的喜好還是全都要自己聽過，但是這些對於使用者的體驗卻是完全沒有幫助的。在目前Web 2.0的時代都強調個人化的前提之下，能夠面對使用者的體驗才是目前網站發展的重要因素。自從音樂可以使用在攜帶裝置以及電腦上，從舊式的實體到數位化轉變成資料，從收音機到mp3隨身聽，改變的只有裝置的體積和資料，不變的是使用者必須刻意的去依照自己的喜好更改內容或音樂的排序，分辨及更改全數依賴自己是否聽過這首歌。依照心情去做歌曲選擇並且讓使用者聽完一首歌或是一份清單之後再以推薦顯示出其他心情風格類似的歌曲是其他網站所缺少的，而搜尋後的選取的快慢與否更是左右了使用者，例如當心情不好想尋找一些讓自己開心的音樂時也會遇到問題，搜尋的精準度太差和搜尋結果往往要讓使用者多瀏覽些許頁面才找的到目標，造成讓使用者的心情有所改變進而離開網站，該如何去快速搜尋到自己的目標或心情？所以心情標籤為了能夠讓使用者找到最真實也是最符合自己的心情，利用Hevner的形容詞週期表與本體論的方式做管理，能夠方便使用者自發性定義歸類心情標籤，並依靠大眾分類已取的歌曲認知上的公信力，達到心情標籤歸類的方式，利用將心情標籤分數排序的歌曲推薦給使用者，來提高使用者體驗。
Relation:	96級
Appears in Collections:	[Department of Information Management] Graduation Project

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