Lupa

Izpis gradiva Pomoč

A- | A+ | Natisni
Naslov:What do listeners attend to when listening to music? : Toward explainable music recommendations
Avtorji:ID Seyyedhosseinzadeh, Kosar (Avtor)
ID Pesek, Matevž (Avtor)
ID Tkalčič, Marko (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf (1,04 MB)
MD5: 3F2AC38FA970D3A1211694C8C45FADC6
 
.pdf RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf (1,04 MB)
MD5: 3F2AC38FA970D3A1211694C8C45FADC6
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Neznano
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:FAMNIT - Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije
Opis:Personalized explanations in recommender systems can be useful when they reflect the aspects of an item that matter to the user. To account for individual preferences regarding different aspects of songs in music recommender systems, it is first necessary to identify which song aspects explain meaningful variation among listeners. This paper introduces a questionnaire instrument designed to operationalize these differences as a measurable user characteristic. The instrument was developed through item generation, expert review, pilot testing, and a main study. Data from the main study (� = 245) were analyzed using exploratory factor analysis to examine the questionnaire’s internal structure. The results supported a two-factor solution, interpreted as Lyric- Engagement and Music-Engagement, with both dimensions showing good internal consistency. These findings suggest that listeners’ orientations toward lyrical and musical elements can be measured in an interpretable way. The contribution of this study lies not in proposing a new explanation algorithm, but in providing an empirical basis for user modeling that may help align explanation content with the song characteristics most relevant to different listeners.
Ključne besede:music recommender systems, explainable recommendation, personalized explanations, user modeling, questionnaire development, exploratory factor analysis
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2026
Št. strani:Str. 10-18
PID:20.500.12556/RUP-23183 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.8
ISSN pri članku:1613-0073
COBISS.SI-ID:282804483 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUP:26.06.2026
Število ogledov:28
Število prenosov:1
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del zbornika

Naslov:UMAP-WS 2026
COBISS.SI-ID:280125443 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je del revije

Naslov:CEUR workshop proceedings
Skrajšan naslov:CEUR workshop proc.
Založnik:M. Jeusfeld c/o Redaktion Sun SITE, Informatik V, RWTH Aachen.
ISSN:1613-0073
COBISS.SI-ID:12740630 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:N2-0354-2024
Naslov:Določanje uporabniške izkušnje z računalniškim psihološkim modeliranjem

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Opis:Personalizirane razlage v priporočilnih sistemih so lahko koristne, kadar odražajo tiste vidike izdelka oziroma vsebine, ki so za uporabnika pomembni. Da bi v glasbenih priporočilnih sistemih upoštevali individualne preference glede različnih vidikov pesmi, je treba najprej ugotoviti, kateri vidiki pesmi pojasnjujejo pomembne razlike med poslušalci. Ta članek predstavlja vprašalnik, zasnovan za operacionalizacijo teh razlik kot merljive uporabniške značilnosti. Vprašalnik je bil razvit skozi več faz: oblikovanje postavk, pregled strokovnjakov, pilotno testiranje in glavno raziskavo. Podatki iz glavne raziskave (N = 245) so bili analizirani z eksploratorno faktorsko analizo, da bi preučili notranjo strukturo vprašalnika. Rezultati so podprli rešitev z dvema faktorjema, ki sta bila interpretirana kot vključenost v besedilo (Lyric-Engagement) in vključenost v glasbo (Music-Engagement). Obe dimenziji sta izkazali dobro notranjo zanesljivost. Ugotovitve kažejo, da je mogoče usmerjenost poslušalcev k besedilnim in glasbenim elementom pesmi meriti na razumljiv in interpretabilen način. Prispevek te raziskave ni v predlaganju novega algoritma za razlago priporočil, temveč v zagotavljanju empirične osnove za modeliranje uporabnikov, ki lahko pomaga uskladiti vsebino razlag s tistimi značilnostmi pesmi, ki so za različne poslušalce najbolj pomembne.
Ključne besede:glasbeni priporočilni sistemi, razložljiva priporočila, faktorska analiza sistemov, personalizirane razlage, uporabniško modeliranje, razvoj vprašalnika


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici