musikempfehlungssysteme

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Vorgestellt von Hieronymus Karl 09.01.2014

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Page 1: Musikempfehlungssysteme

Vorgestellt von Hieronymus Karl 09.01.2014

Page 2: Musikempfehlungssysteme

}  Introduction ◦  General ◦  Sales vs. Plays

}  The Music Long Tail ◦  Definition and formal Model ◦  Power-Law, Power-Law w. Exp. Decay, Log Normal ◦  Dynamics in the Long Tail ◦  Recommending the unknown

}  How To Discover New Music ◦  Novelty/Redundancy Detection ◦  Topic Diversification & Recommendation Lists

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Musikempfehlungssysteme, Hieronymus Karl, Hauptseminar:

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“The Long Tail is about the economics of abundance; what happens when the bottlenecks that stand between supply and demand in our culture start to disappear and everything becomes available to everyone.”

Anderson, Chris

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}  Brick-And-Mortar Era

}  Hit or Miss à Hit vs. Niche paradigm

}  Pre- or Postfilters

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}  Used for the further studies: Total Number of Plays

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Page 7: Musikempfehlungssysteme

}  Qualitative Definition: “The Long Tail is composed of a small number of popular items, the well-known hits, and the rest are located in the heavy tail, those not sell that well.”

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Top 30 0.28%

Top 82

Top 6655 Total 260525

Artists

Top 737

Page 9: Musikempfehlungssysteme

}  Quantitative Definition:

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}  „It is not our goal to decide whether one can monetize the long tail, but to help people discover those items that are lost in the tail.“

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}  Adaptive Information Filtering System

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Aim: Distinguish novel and redundant in addition to relevant and nonrelevant

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}  Accuracy of state-of-the-art Collaborative Fitering Systems is excellent, user satisfaction is still not given (Portfolio Effect)

}  New perception: Regard Recommendation-Lists as Entities to obtain better user satisfaction

}  Intra-List-Similarity }  diversity may refer to ALL kinds of features, e.g. genre, artist,

intrumentation, … }  ILS-score calculation: the higher the score, the lower the diversity

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