以用户为中心的个性化音乐导览调查

流媒体服务使用推荐系统向用户呈现合适的音乐。播放列表是一种以列表形式（即纯歌曲列表）呈现音乐的流行方式。另一种方式是导览（tours），其中歌曲之间交替出现衔接语（segue），用以解释相邻歌曲之间的关联。导览满足了用户获取歌曲背景信息的需求，并且在合适的用户情境下被发现优于播放列表。在本工作中，我们首次通过半结构化访谈对两种导览生成算法（Greedy 与 Optimal）进行了以用户为中心的评估。我们评估了这些算法，讨论了算法所生成导览的属性，识别出哪些属性是可取的、哪些是不可取的，并列举了若干可能的算法改进方案，以及关于如何实现这些改进的实际建议。我们的主要发现是：Greedy 生成的导览比 Optimal 更受欢迎，且导览的三个重要属性是衔接语多样性、歌曲编排与歌曲熟悉度。更一般地，我们提供了关于如何向用户呈现音乐的见解，这可为以用户为中心的推荐系统设计提供参考。