Skip to main content
Top

2017 | OriginalPaper | Chapter

Empfehlungssysteme, automatische Erzeugung von Wiedergabelisten und Musikdatenbanken

Authors : Dietmar Jannach, Lukas Lerche, Geoffray Bonnin

Published in: Handbuch Funktionale Musik

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die passende Musik für einen gewünschten Anwendungszweck auszuwählen, etwa für eine Wiedergabeliste für Hintergrundmusik oder als Untermalung in einem Werbespot, ist aufgrund von verschiedensten Anforderungen und der schieren Menge an verfügbaren Stücken ein aufwändiger Prozess. Es existieren zahlreiche Kriterien, beispielsweise Metadaten, aber auch die Beschaffenheit der Musik selbst, anhand derer ein Stück charakterisiert werden kann. Mithilfe von Empfehlungssystemen – speziellen Algorithmen, die Elemente anhand festgelegter Kriterien auswählen können – lässt sich dieser Prozess vereinfachen und teilweise automatisieren. Ihre Daten beziehen solche Systeme oft aus sogenannten Musikdatenbanken, die Informationen über Musikstücke aggregieren und kategorisieren, und damit die Möglichkeit bieten, Titel nach verschiedenen Kriterien zu finden, dem Anwendungszweck gemäß auszuwählen und oft auch direkt zu erwerben oder abzuspielen. In diesem Kapitel wird das Problem der automatisierten Erstellung von Wiedergabelisten charakterisiert sowie algorithmische Ansätze im Überblick vorgestellt. Anschließend wird eine Übersicht über aktuelle Online-Musikdatenbanken gegeben.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Footnotes
1
Vgl. Handwörterbuch der musikalischen Terminologie (HmT) (1994)
 
2
Vgl. Bullerjahn 2001.
 
3
Vgl. Eggebrecht 1995.
 
5
Unter dem Begriff „Musikdatenbanken“ werden zuweilen auch Softwareanwendungen verstanden, welche es erlauben, private bzw. lokale Musiksammlungen zu strukturieren. Diese Anwendungen stehen nicht im Fokus dieses Abschnittes.
 
6
Engl.: „sequence of tracks“.
 
7
Vgl. Baccigalupo und Plaza 2006; Knees et al. 2006; Baccigalupo 2009; McFee und Lanckriet 2011; Hariri et al. 2012.
 
8
Engl.: „shuffle“.
 
9
Vgl. Cunningham et al. 2006.
 
10
Vgl. Cliff 2006.
 
11
Der Begriff „Track“ wird im weiteren Text synonym mit dem Wort Musikstück verwendet.
 
12
Vgl. Dias und Fonseca 2010.
 
13
Vgl. Blum et al. 1999; Pohle et al. 2005; Tzanetakis 2002.
 
14
Vgl. Schmädecke und Blume 2013.
 
15
Vgl. van Gulik und Vignoli 2005; Pachet et al. 2000; Aizenberg et al. 2012; Bogdanov und Herrera 2011; Coelho et al. 2013.
 
16
Vgl. Celma 2010; Lee und Cho 2011.
 
17
Vgl. McDermott 2012.
 
18
Vgl. Celma 2010.
 
19
Vgl. Germain und Chakareski 2013.
 
20
Vgl. McFee and Lanckriet 2012
 
21
Vgl. Hu und Ogihara 2011.
 
22
Vgl. Logan 2002; Flexer et al. 2008.
 
23
Vgl. Pachet et al. 2000; Reddy und Mascia 2006; Sandvold et al. 2006.
 
24
Vgl. Biehl et al. 2006.
 
25
Vgl. Cliff 2006.
 
26
Vgl. Logan 2004; Knees et al. 2006; Fields et al. 2008.
 
27
Vgl. Slaney und White 2007.
 
28
Vgl. Jannach et al. 2011.
 
29
Vgl. Chedrawy und Abidi 2009.
 
30
Vgl. Bonnin und Jannach 2013.
 
31
Vgl. Crampes et al. 2007; Chen et al. 2012.
 
32
Vgl. Hariri et al. 2012.
 
33
Vgl. McFee und Lanckriet 2011.
 
34
Vgl. Chen et al. 2012; Moore et al. 2012; McFee und Lanckriet 2012.
 
35
Vgl. Zheleva et al. 2010.
 
36
Vgl. Alghoniemy und Tewfik 2000; Pachet et al. 2000.
 
37
Vgl. Pauws et al. 2008.
 
38
Vgl. Burke 2002; Jannach et al. 2011.
 
39
Vgl. McFee und Lanckriet 2011.
 
40
Vgl. Hariri et al. 2012.
 
41
Vgl. Meyers 2007.
 
42
Vgl. Domingues et al. 2012; Lampropoulos et al. 2012.
 
43
Vgl. Slaney und White 2006.
 
44
Vgl. Sarroff und Casey 2012.
 
45
Vgl. Cunningham et al. 2006.
 
46
Vgl. Hansen und Golbeck 2009; Andric und Haus 2005.
 
47
Vgl. Reynolds et al. 2008.
 
48
Vgl. Lee et al. 2011; Kamalzadeh et al. 2012.
 
49
Vgl. Barrington et al. 2009.
 
50
Vgl. Bosteels et al. 2009.
 
51
Vgl. Pohle et al. 2005; Knees et al. 2006; Flexer et al. 2008; Dopler et al. 2008.
 
52
Vgl. Slaney und White 2006, 2007; Lee et al. 2011; Kamalzadeh et al. 2012.
 
53
Vgl. McFee und Lanckriet 2011.
 
54
Vgl. McFee und Lanckriet 2011; Chen et al. 2012; Moore et al. 2012.
 
55
Vgl. Vatolkin et al. 2011.
 
56
Vgl. Pohle et al. 2005; Knees et al. 2006; Cai et al. 2007.
 
57
Vgl. Hilliges et al. 2006; Baur et al. 2010; Pauws und van de Wijdeven 2005.
 
58
Vgl. Mit Stand Januar 2017 ist der Zugriff auf die Daten eingeschränkt. Teile der Informationen können über die API von Spotify abgerufen werden.
 
60
Eine Liste findet sich auf der englischsprachigen Wikipedia-Seite http://​en.​wikipedia.​org/​wiki/​List_​of_​online_​music_​databases. Zugegriffen am 08.01.2017, wobei hier auch Dienste aufgelistet sind, die üblicherweise nicht primär als Musikdatenbanken verstanden werden (McGrady 2015).
 
63
Vgl. Das Service von last.fm wurde seit dem Jahr 2015 weitgehend verändert und es sind mit Stand Januar 2017 nicht alle hier genannten Funktionen mehr verfügbar.
 
65
Vgl. Dörr et al. 2013.
 
67
Vgl. Zentner 2006.
 
69
Vgl. Hess und Ünlü 2004.
 
70
Vgl. Sinha et al. 2010.
 
72
Vgl. https://​www.​riaa.​com/​reports/​. Zugegriffen am 08.01.2017.
 
74
Vgl. Dörr et al. 2013.
 
78
Vgl. Anderson 2009.
 
Literature
go back to reference Aizenberg N, Koren Y, Somekh O (2012) Build your own music recommender by modeling internet radio streams. In: WWW ’12 – Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, S 1–10 Aizenberg N, Koren Y, Somekh O (2012) Build your own music recommender by modeling internet radio streams. In: WWW ’12 – Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, S 1–10
go back to reference Alghoniemy M, Tewfik AH (2000) User-defined music sequence retrieval. In: Multimedia ’00 – Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Multimedia, S 356–358 Alghoniemy M, Tewfik AH (2000) User-defined music sequence retrieval. In: Multimedia ’00 – Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Multimedia, S 356–358
go back to reference Anderson C (2009) Free – the future of a radical price. Random House, London Anderson C (2009) Free – the future of a radical price. Random House, London
go back to reference Andric A, Haus G (2005) Estimating quality of playlists by sight. In: Proceedings of the 1st International Conference on Automated Production of Cross Media Content for Multi-channel Distribution, S 68–74 Andric A, Haus G (2005) Estimating quality of playlists by sight. In: Proceedings of the 1st International Conference on Automated Production of Cross Media Content for Multi-channel Distribution, S 68–74
go back to reference Baccigalupo CG (2009) Poolcasting: an intelligent technique to customise musical programmes for their audience. Dissertation, Universitat Autònoma de Barcelona Baccigalupo CG (2009) Poolcasting: an intelligent technique to customise musical programmes for their audience. Dissertation, Universitat Autònoma de Barcelona
go back to reference Baccigalupo CG, Plaza E (2006) Case-based sequential ordering of songs for playlist recommendation. In: ECCBR ’06 – Proceedings of the 8th European Conference on Advances in Case-based Reasoning, S 286–300 Baccigalupo CG, Plaza E (2006) Case-based sequential ordering of songs for playlist recommendation. In: ECCBR ’06 – Proceedings of the 8th European Conference on Advances in Case-based Reasoning, S 286–300
go back to reference Barrington L, Reid O, Lanckriet G (2009) Smarter than genius? Human evaluation of music recommender systems. In: ISMIR ’09 – Proceeding of the 2009 International Symposium on Music Information Retrieval, S 357–362 Barrington L, Reid O, Lanckriet G (2009) Smarter than genius? Human evaluation of music recommender systems. In: ISMIR ’09 – Proceeding of the 2009 International Symposium on Music Information Retrieval, S 357–362
go back to reference Baur D, Boring S, Butz A (2010) Rush: repeated recommendations on mobile devices. In: IUI ’10 – Proceedings of the 15th International Conference on Intelligent User Interfaces, S 91–100 Baur D, Boring S, Butz A (2010) Rush: repeated recommendations on mobile devices. In: IUI ’10 – Proceedings of the 15th International Conference on Intelligent User Interfaces, S 91–100
go back to reference Biehl JT, Adamczyk PD, Bailey, BP (2006) DJogger: a mobile dynamic music device. In: CHI ’06 – Proceedings of the 2006 Conference on Human Factors in Computing Systems, S 556–561 Biehl JT, Adamczyk PD, Bailey, BP (2006) DJogger: a mobile dynamic music device. In: CHI ’06 – Proceedings of the 2006 Conference on Human Factors in Computing Systems, S 556–561
go back to reference Blum TL, Keislar DF, Wheaton JA, Wold EH (1999) Method and article of manufacture for content-based analysis, storage, retrieval, and segmentation of audio information. US Patent 5,918,223 Blum TL, Keislar DF, Wheaton JA, Wold EH (1999) Method and article of manufacture for content-based analysis, storage, retrieval, and segmentation of audio information. US Patent 5,918,223
go back to reference Bogdanov D, Herrera P (2011) How much metadata do we need in music recommendation? A subjective evaluation using preference sets. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 97–102 Bogdanov D, Herrera P (2011) How much metadata do we need in music recommendation? A subjective evaluation using preference sets. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 97–102
go back to reference Bonnin G, Jannach D (2013) Evaluating the quality of playlists based on hand-crafted samples. In: ISMIR ’13 – Proceedings of the 2013 International Symposium on Music Information Retrieval, S 263–268 Bonnin G, Jannach D (2013) Evaluating the quality of playlists based on hand-crafted samples. In: ISMIR ’13 – Proceedings of the 2013 International Symposium on Music Information Retrieval, S 263–268
go back to reference Bonnin G, Jannach D (2014) Automated generation of music playlists: survey and experiments. ACM Computing Surveys 47(2): 1–35 Bonnin G, Jannach D (2014) Automated generation of music playlists: survey and experiments. ACM Computing Surveys 47(2): 1–35
go back to reference Bosteels K, Pampalk E, Kerre EE (2009) Evaluating and analysing dynamic playlist generation heuristics using radio logs and fuzzy set theory. In: ISMIR ’09 – Proceedings of the 2009 International Symposium on Music Information Retrieval, S 351–356 Bosteels K, Pampalk E, Kerre EE (2009) Evaluating and analysing dynamic playlist generation heuristics using radio logs and fuzzy set theory. In: ISMIR ’09 – Proceedings of the 2009 International Symposium on Music Information Retrieval, S 351–356
go back to reference Bullerjahn C (2001) Grundlagen der Wirkung von Filmmusik. Wißner Verlag, Augsburg Bullerjahn C (2001) Grundlagen der Wirkung von Filmmusik. Wißner Verlag, Augsburg
go back to reference Burke R (2002) Hybrid recommender systems: survey and experiments. User Modeling and User-Adapted Interaction 12:331–370CrossRef Burke R (2002) Hybrid recommender systems: survey and experiments. User Modeling and User-Adapted Interaction 12:331–370CrossRef
go back to reference Cai R, Zhang C, Zhang L, Ma WY (2007) Scalable music recommendation by search. In: Multimedia ’07 – Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Multimedia, S 1065–1074 Cai R, Zhang C, Zhang L, Ma WY (2007) Scalable music recommendation by search. In: Multimedia ’07 – Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Multimedia, S 1065–1074
go back to reference Chedrawy Z, Raza Abidi SS (2009) A web recommender system for recommending. Predicting and personalizing music playlists. In: WISE ’09 – Proceedings of the 2009 International Conference on Web Information Systems Engineering, S 335–342 Chedrawy Z, Raza Abidi SS (2009) A web recommender system for recommending. Predicting and personalizing music playlists. In: WISE ’09 – Proceedings of the 2009 International Conference on Web Information Systems Engineering, S 335–342
go back to reference Chen S, Moore JL, Turnbull D, Joachims T (2012) Playlist prediction via metric embedding. In: KDD ’12 – Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, S 714–722 Chen S, Moore JL, Turnbull D, Joachims T (2012) Playlist prediction via metric embedding. In: KDD ’12 – Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, S 714–722
go back to reference Cliff D (2006) hpDJ: an automated DJ with floorshow feedback. Consuming music together. S 241–264 Cliff D (2006) hpDJ: an automated DJ with floorshow feedback. Consuming music together. S 241–264
go back to reference Coelho F, Devezas J, Ribeiro C (2013) Large-scale crossmedia retrieval for playlist generation and song discovery. In: OAIR ’13 – Proceedings of the 10th Conference on Open Research Areas in Information Retrieval, S 61–64 Coelho F, Devezas J, Ribeiro C (2013) Large-scale crossmedia retrieval for playlist generation and song discovery. In: OAIR ’13 – Proceedings of the 10th Conference on Open Research Areas in Information Retrieval, S 61–64
go back to reference Crampes M, Villerd J, Emery A, Ranwez S (2007) Automatic playlist composition in a dynamic music landscape. In: SADPI ’07 – Proceedings of the 2007 International Workshop on Semantically Aware Document Processing and Indexing, S 15–20 Crampes M, Villerd J, Emery A, Ranwez S (2007) Automatic playlist composition in a dynamic music landscape. In: SADPI ’07 – Proceedings of the 2007 International Workshop on Semantically Aware Document Processing and Indexing, S 15–20
go back to reference Cunningham S, Bainbridge D, Falconer A (2006) „More of an art than a science“: supporting the creation of playlists and mixes. In: ISMIR ’06 – Proceedings of the 2006 International Symposium on Music Information Retrieval, S 240–245 Cunningham S, Bainbridge D, Falconer A (2006) „More of an art than a science“: supporting the creation of playlists and mixes. In: ISMIR ’06 – Proceedings of the 2006 International Symposium on Music Information Retrieval, S 240–245
go back to reference Dias R, Fonseca MJ (2010) MuVis: an application for interactive exploration of large music collections. In: MM ’10 – Proceedings of the 2010 International Conference on Multimedia, S 1043–1046 Dias R, Fonseca MJ (2010) MuVis: an application for interactive exploration of large music collections. In: MM ’10 – Proceedings of the 2010 International Conference on Multimedia, S 1043–1046
go back to reference Domingues MA, Gouyon F, Jorge AM, Lea JP, Vinagre J, Lemos L, Sordo M (2012) Combining usage and content in an online music recommendation system for music in the long-tail. In: WWW ’12 – Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, S 925–930 Domingues MA, Gouyon F, Jorge AM, Lea JP, Vinagre J, Lemos L, Sordo M (2012) Combining usage and content in an online music recommendation system for music in the long-tail. In: WWW ’12 – Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, S 925–930
go back to reference Dopler M, Schedl M, Pohle T, Knees P (2008) Accessing music collections via representative cluster prototypes in a hierarchical organization scheme. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 179–184 Dopler M, Schedl M, Pohle T, Knees P (2008) Accessing music collections via representative cluster prototypes in a hierarchical organization scheme. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 179–184
go back to reference Dörr J, Wagner T, Benlian A, Hess T (2013) Music as a Service: Eine Alternative für Musikpiraten? Eine empirische Untersuchung zur Nutzungsintention von Streaming-Services für Musik. Wirtschaftsinformatik 55:377–393CrossRef Dörr J, Wagner T, Benlian A, Hess T (2013) Music as a Service: Eine Alternative für Musikpiraten? Eine empirische Untersuchung zur Nutzungsintention von Streaming-Services für Musik. Wirtschaftsinformatik 55:377–393CrossRef
go back to reference Eggebrecht HH (1995) Terminologie der Musik im 20. Jahrhundert. Franz Steiner Verlag, Wiesbaden Eggebrecht HH (1995) Terminologie der Musik im 20. Jahrhundert. Franz Steiner Verlag, Wiesbaden
go back to reference Fields B, Rhodes C, Casey M, Jacobson K (2008) Social playlists and bottleneck measurements: exploiting musician social graphs using content-based dissimilarity and pairwise maximum flow values. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 559–564 Fields B, Rhodes C, Casey M, Jacobson K (2008) Social playlists and bottleneck measurements: exploiting musician social graphs using content-based dissimilarity and pairwise maximum flow values. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 559–564
go back to reference Flexer A, Schnitzer D, Gasser M, Widmer G (2008) Playlist generation using start and end songs. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 173–178 Flexer A, Schnitzer D, Gasser M, Widmer G (2008) Playlist generation using start and end songs. In: ISMIR ’08 – Proceedings of the 2008 International Symposium on Music Information Retrieval, S 173–178
go back to reference Germain A, Chakareski J (2013) Spotify Me: Facebook-assisted automatic playlist generation. In: MMSP ’13 – Proceedings of the 15th International Workshop on Multimedia Signal Processing, S 25–28 Germain A, Chakareski J (2013) Spotify Me: Facebook-assisted automatic playlist generation. In: MMSP ’13 – Proceedings of the 15th International Workshop on Multimedia Signal Processing, S 25–28
go back to reference Handwörterbuch der musikalischen Terminologie (HmT), Staatliches Institut für Musikforschung, 22. Auslieferung (1994) Handwörterbuch der musikalischen Terminologie (HmT), Staatliches Institut für Musikforschung, 22. Auslieferung (1994)
go back to reference Hansen DL, Golbeck J (2009) Mixing it up: recommending collections of items. In: CHI ‘09 – Proceedings of the 2009 SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, S 1217–1226 Hansen DL, Golbeck J (2009) Mixing it up: recommending collections of items. In: CHI ‘09 – Proceedings of the 2009 SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, S 1217–1226
go back to reference Hariri N, Mobasher B, Burke R (2012) Context-aware music recommendation based on latent topic sequential patterns. In: RecSys ’12 – Proceedings of the Sixth ACM Conference on Recommender Systems, S 131–138 Hariri N, Mobasher B, Burke R (2012) Context-aware music recommendation based on latent topic sequential patterns. In: RecSys ’12 – Proceedings of the Sixth ACM Conference on Recommender Systems, S 131–138
go back to reference Hess T, Ünlü V (2004) Systeme für das Management digitaler Rechte. Wirtschaftsinformatik 46:273–280CrossRef Hess T, Ünlü V (2004) Systeme für das Management digitaler Rechte. Wirtschaftsinformatik 46:273–280CrossRef
go back to reference Hilliges O, Holzer P, Klüber K, Butz A (2006) AudioRadar: a metaphorical visualization for the navigation of large music collections. In: Proceedings of the 2006 International Symposium on Smart Graphics, S 82–92 Hilliges O, Holzer P, Klüber K, Butz A (2006) AudioRadar: a metaphorical visualization for the navigation of large music collections. In: Proceedings of the 2006 International Symposium on Smart Graphics, S 82–92
go back to reference Hu Y, Ogihara M (2011) Next one player: a music recommendation system based on user behavior. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 103–108 Hu Y, Ogihara M (2011) Next one player: a music recommendation system based on user behavior. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 103–108
go back to reference Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G (2011) Recommender systems – an introduction. Cambridge University Press, New York Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G (2011) Recommender systems – an introduction. Cambridge University Press, New York
go back to reference Kamalzadeh B, Baur D, Möller T (2012) A survey on music listening and management behaviours. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 373–378 Kamalzadeh B, Baur D, Möller T (2012) A survey on music listening and management behaviours. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 373–378
go back to reference Knees P, Pohle T, Schedl M, Widmer G (2006) Combining audio-based similarity with Web-based data to accelerate automatic music playlist generation. In: MIR ’06 – Proceedings of the 8th ACM International Workshop on Multimedia Information Retrieval, S 147–154 Knees P, Pohle T, Schedl M, Widmer G (2006) Combining audio-based similarity with Web-based data to accelerate automatic music playlist generation. In: MIR ’06 – Proceedings of the 8th ACM International Workshop on Multimedia Information Retrieval, S 147–154
go back to reference Lampropoulos AS, Sotiropoulos D, Tsihrintzis GA (2012) Evaluation of a cascade hybrid recommendation as a combination of one-class classification and collaborative filtering. In: ICTAI ’12 – Proceedings of the 2012 I.E. 24th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, S 674–681 Lampropoulos AS, Sotiropoulos D, Tsihrintzis GA (2012) Evaluation of a cascade hybrid recommendation as a combination of one-class classification and collaborative filtering. In: ICTAI ’12 – Proceedings of the 2012 I.E. 24th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, S 674–681
go back to reference Lee K, Cho M (2011) Mood classfication from musical audio using user group-dependent models. In: ICMLA ’11 – Proceedings of the 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops, S 130–135 Lee K, Cho M (2011) Mood classfication from musical audio using user group-dependent models. In: ICMLA ’11 – Proceedings of the 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops, S 130–135
go back to reference Lee JH, Bare B, Meek G (2011) How similar is too similar? Exploring users’ perceptions of similarity in playlist evaluation. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 109–114 Lee JH, Bare B, Meek G (2011) How similar is too similar? Exploring users’ perceptions of similarity in playlist evaluation. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 109–114
go back to reference Logan B (2002) Content-based playlist generation: exploratory experiments. In: ISMIR ’02 – Proceedings of the 2002 International Symposium on Music Information Retrieval, S 295–296 Logan B (2002) Content-based playlist generation: exploratory experiments. In: ISMIR ’02 – Proceedings of the 2002 International Symposium on Music Information Retrieval, S 295–296
go back to reference Logan B (2004) Music recommendation from song sets. In: ISMIR ’04 – Proceedings of the 2004 International Symposium on Music Information Retrieval, S 425–428 Logan B (2004) Music recommendation from song sets. In: ISMIR ’04 – Proceedings of the 2004 International Symposium on Music Information Retrieval, S 425–428
go back to reference McDermott J (2012) Auditory preferences and aesthetics: music, voices, and everyday sounds. In: Neuroscience of performance and choice. Academic, San Diego, S 227–256CrossRef McDermott J (2012) Auditory preferences and aesthetics: music, voices, and everyday sounds. In: Neuroscience of performance and choice. Academic, San Diego, S 227–256CrossRef
go back to reference McFee B, Lanckriet GRG (2011) The natural language of playlists. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 537–542 McFee B, Lanckriet GRG (2011) The natural language of playlists. In: ISMIR ’11 – Proceedings of the 2011 International Symposium on Music Information Retrieval, S 537–542
go back to reference McFee B, Lanckriet GRG (2012) Hypergraph models of playlist dialects. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 343–348 McFee B, Lanckriet GRG (2012) Hypergraph models of playlist dialects. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 343–348
go back to reference Meyers OC (2007) A mood-based music classification and exploration system. Master’s thesis, Massachusetts Institute of Technology Meyers OC (2007) A mood-based music classification and exploration system. Master’s thesis, Massachusetts Institute of Technology
go back to reference Moore JL, Chen S, Joachims T, Turnbull D (2012) Learning to embed songs and tags for playlist prediction. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 349–354 Moore JL, Chen S, Joachims T, Turnbull D (2012) Learning to embed songs and tags for playlist prediction. In: ISMIR ’12 – Proceedings of the 2012 International Symposium on Music Information Retrieval, S 349–354
go back to reference Pachet F, Roy P, Cazaly D (2000) A combinatorial approach to content-based music selection. Multimedia 7:44–51CrossRef Pachet F, Roy P, Cazaly D (2000) A combinatorial approach to content-based music selection. Multimedia 7:44–51CrossRef
go back to reference Pauws S, van deWijdeven S (2005) User evaluation of a new interactive playlist generation concept. In: ISMIR ’05 – Proceedings of the 2005 International Symposium on Music Information Retrieval, S 638–643 Pauws S, van deWijdeven S (2005) User evaluation of a new interactive playlist generation concept. In: ISMIR ’05 – Proceedings of the 2005 International Symposium on Music Information Retrieval, S 638–643
go back to reference Pauws S, Verhaegh W, Vossen M (2008) Music playlist generation by adapted simulated annealing. Inf Sci 178:647–662CrossRef Pauws S, Verhaegh W, Vossen M (2008) Music playlist generation by adapted simulated annealing. Inf Sci 178:647–662CrossRef
go back to reference Pohle T, Pampalk E, Widmer G (2005) Generating similarity-based playlists using traveling salesman algorithms. In: DAFx ’05 – Proceedings of the 2005 International Conference on Digital Audio Effects, S 220–225 Pohle T, Pampalk E, Widmer G (2005) Generating similarity-based playlists using traveling salesman algorithms. In: DAFx ’05 – Proceedings of the 2005 International Conference on Digital Audio Effects, S 220–225
go back to reference Reddy S, Mascia J (2006) Lifetrak: music in tune with your life. In: Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Human-centered Multimedia, S 25–34 Reddy S, Mascia J (2006) Lifetrak: music in tune with your life. In: Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Human-centered Multimedia, S 25–34
go back to reference Reynolds G, Barry D, Burke T, Coyle E (2008) Interacting with large music collections: towards the use of environmental metadata. In: ICME ’08 – Proceedings of the 2008 International Congress on Mathematical Education, S 989–992 Reynolds G, Barry D, Burke T, Coyle E (2008) Interacting with large music collections: towards the use of environmental metadata. In: ICME ’08 – Proceedings of the 2008 International Congress on Mathematical Education, S 989–992
go back to reference Sandvold V, Aussenac T, Celma O, Herrera P (2006) Good vibrations: music discovery through personal musical concepts. In: ISMIR ’06 – Proceedings of the 2006 International Symposium on Music Information Retrieval, S 322–323 Sandvold V, Aussenac T, Celma O, Herrera P (2006) Good vibrations: music discovery through personal musical concepts. In: ISMIR ’06 – Proceedings of the 2006 International Symposium on Music Information Retrieval, S 322–323
go back to reference Sarroff AM, Casey M (2012) Modeling and predicting song adjacencies. In: Commercial albums. SMC ’12 – Proceedings of the 9th Sound and Music Computing Conference, S 364–371 Sarroff AM, Casey M (2012) Modeling and predicting song adjacencies. In: Commercial albums. SMC ’12 – Proceedings of the 9th Sound and Music Computing Conference, S 364–371
go back to reference Schmädecke I, Blume H (2013) High performance hardware architectures for automated music classification. In: Algorithms from and for nature and life. Springer, Cham, S 539–547CrossRef Schmädecke I, Blume H (2013) High performance hardware architectures for automated music classification. In: Algorithms from and for nature and life. Springer, Cham, S 539–547CrossRef
go back to reference Sinha RK, Machado FS, Sellman C (2010) Don’t think twice, it’s all right: music piracy and pricing in a DRM-free environment. J Mark 74:40–54CrossRef Sinha RK, Machado FS, Sellman C (2010) Don’t think twice, it’s all right: music piracy and pricing in a DRM-free environment. J Mark 74:40–54CrossRef
go back to reference Slaney M, White W (2006) Measuring playlist diversity for recommendation systems. In: AMCMM ’06 – Proceedings of the 1st ACM Workshop on Audio and Music Computing Multimedia, S 77–82 Slaney M, White W (2006) Measuring playlist diversity for recommendation systems. In: AMCMM ’06 – Proceedings of the 1st ACM Workshop on Audio and Music Computing Multimedia, S 77–82
go back to reference Slaney M, White W (2007) Similarity based on rating data. In: ISMIR ’07 – Proceedings of the 2007 International Symposium on Music Information Retrieval, S 479–484 Slaney M, White W (2007) Similarity based on rating data. In: ISMIR ’07 – Proceedings of the 2007 International Symposium on Music Information Retrieval, S 479–484
go back to reference Tzanetakis G (2002) Manipulation, analysis and retrieval systems for audio signals. Dissertation, Princeton University Tzanetakis G (2002) Manipulation, analysis and retrieval systems for audio signals. Dissertation, Princeton University
go back to reference van Gulik R, Vignoli F (2005) Visual playlist generation on the artist map. In: ISMIR ’05 – Proceedings of the 2005 International Symposium on Music Information Retrieval, S 520–523 van Gulik R, Vignoli F (2005) Visual playlist generation on the artist map. In: ISMIR ’05 – Proceedings of the 2005 International Symposium on Music Information Retrieval, S 520–523
go back to reference Vatolkin I, Preuß M, Rudolph G (2011) Multi-objective feature selection in music genre and style recognition tasks. In: GECCO ’11 – Proceedings of the 13th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, S 411–418 Vatolkin I, Preuß M, Rudolph G (2011) Multi-objective feature selection in music genre and style recognition tasks. In: GECCO ’11 – Proceedings of the 13th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, S 411–418
go back to reference Zentner A (2006) Measuring the effect of file sharing on music purchases. J Law Econ 49:63–90CrossRef Zentner A (2006) Measuring the effect of file sharing on music purchases. J Law Econ 49:63–90CrossRef
go back to reference Zheleva E, Guiver J, Mendes Rodrigues E, Milić-Frayling N (2010) Statistical models of music-listening sessions in social media. In: WWW ’10 – Proceedings of the 2010 International Conference on World Wide Web, S 1019–1028 Zheleva E, Guiver J, Mendes Rodrigues E, Milić-Frayling N (2010) Statistical models of music-listening sessions in social media. In: WWW ’10 – Proceedings of the 2010 International Conference on World Wide Web, S 1019–1028
go back to reference Bonnin G, Jannach D (2014) Automated generation of music playlists: survey and experiments. ACM Computing Surveys 47(2): 1–35. Die Arbeit klassifiziert aktuelle Forschungsansätze zur automatischen Erzeugung von Playlisten, stellt Methoden zur Qualitätsbestimmung dar und zieht einen quantitativen Vergleich typischer Verfahren für Musikempfehlungen Bonnin G, Jannach D (2014) Automated generation of music playlists: survey and experiments. ACM Computing Surveys 47(2): 1–35. Die Arbeit klassifiziert aktuelle Forschungsansätze zur automatischen Erzeugung von Playlisten, stellt Methoden zur Qualitätsbestimmung dar und zieht einen quantitativen Vergleich typischer Verfahren für Musikempfehlungen
go back to reference Celma Ò (2010) Music recommendation and discovery: the long tail, long fail, and long play in the digital music space. Springer, Berlin. Anhand praktischer Beispiele gibt das Buch eine Einführung in Musikempfehlungssysteme und beschäftigt sich insbesondere mit den Einschränkungen und Problemen aktueller Ansätze in Bezug auf die Vielfalt und Nützlichkeit der Empfehlungen CrossRef Celma Ò (2010) Music recommendation and discovery: the long tail, long fail, and long play in the digital music space. Springer, Berlin. Anhand praktischer Beispiele gibt das Buch eine Einführung in Musikempfehlungssysteme und beschäftigt sich insbesondere mit den Einschränkungen und Problemen aktueller Ansätze in Bezug auf die Vielfalt und Nützlichkeit der Empfehlungen CrossRef
go back to reference Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G (2011) Recommender systems – an introduction. Cambridge University Press, New York. Das Lehrbuch bietet einen Überblick über die verschiedenen Arten von Empfehlungssystemen, stellt aktuelle Ansätze und Fragestellungen aus der Forschung vor und diskutiert anhand von Fallstudien Möglichkeiten zur Bestimmung der Effektivität von Empfehlungssystemen Jannach D, Zanker M, Felfernig A, Friedrich G (2011) Recommender systems – an introduction. Cambridge University Press, New York. Das Lehrbuch bietet einen Überblick über die verschiedenen Arten von Empfehlungssystemen, stellt aktuelle Ansätze und Fragestellungen aus der Forschung vor und diskutiert anhand von Fallstudien Möglichkeiten zur Bestimmung der Effektivität von Empfehlungssystemen
go back to reference Kaminskas M, Ricci F (2012) Contextual music information retrieval and recommendation: state of the art and challenges. Computer Science Review 6(2):89–119. Die Arbeit bietet einen allgemeinen Überblick über Konzepte von Music Information Retrieval und Musikempfehlungssystemen und behandelt vor allem das Thema der sozialen und kontextbasierten Systeme in diesem Bereich CrossRef Kaminskas M, Ricci F (2012) Contextual music information retrieval and recommendation: state of the art and challenges. Computer Science Review 6(2):89–119. Die Arbeit bietet einen allgemeinen Überblick über Konzepte von Music Information Retrieval und Musikempfehlungssystemen und behandelt vor allem das Thema der sozialen und kontextbasierten Systeme in diesem Bereich CrossRef
go back to reference Ricci F, Rokach L, Shapira B, Kantor PB (2010) Recommender systems handbook. Springer, New York. Neben einer allgemeinen Einführung in das Thema bietet das Buch weitreichende Einblicke in Konzepte, Theorien, Methoden, Trends, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten von Empfehlungssystemen, die von Experten aus den jeweiligen Teildisziplinen zusammengetragen wurden Ricci F, Rokach L, Shapira B, Kantor PB (2010) Recommender systems handbook. Springer, New York. Neben einer allgemeinen Einführung in das Thema bietet das Buch weitreichende Einblicke in Konzepte, Theorien, Methoden, Trends, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten von Empfehlungssystemen, die von Experten aus den jeweiligen Teildisziplinen zusammengetragen wurden
Metadata
Title
Empfehlungssysteme, automatische Erzeugung von Wiedergabelisten und Musikdatenbanken
Authors
Dietmar Jannach
Lukas Lerche
Geoffray Bonnin
Copyright Year
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-10219-7_5