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發佈日期 2016-10-14
公告標題 賀! 本系蔡銘峰老師與 KKBOX 產學合作打造全新個人化音樂推薦系統
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亞洲數位音樂品牌  KKBOX 從  2013 年開始與三大研究重鎮:台灣大學、中央研究院和政治大學資訊科學系蔡銘峰老師密切進行產學合作,共同開發深度學習、巨量資料、推薦系統、情感運算等方面的先進技術。目前推出的「發現」機制,主動發掘吻合用戶喜好的音樂並呈現給使用者,將音樂體驗躍升至個人化的全新境界,也會根據用戶回饋,持續開發與精進。

本系蔡銘峰老師說明現在所採用的演算法以深度學習(Deep Learning)技術為基礎,我們所採用的推薦演算則是運用一種新穎的資料表示式學習法(Representation Learning),此方法的優點為其彈性高且能夠將不同的資訊嵌入在推薦模型中,有別於一般常用的矩陣分解演算法,也不像過去以記錄曲名、演唱者、曲風、音樂類別等特徵為本。新演算法透過龐大資料量讓數據自行定義總結出表示形式,而用戶可以更容易接觸到自己感興趣的歌曲、歌手、專輯或曲風,推薦效能也更加精準和人性化。