支持地下音乐:主流之外音乐听众的特征
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2025-02-20 v1
摘要
音乐推荐系统已成为Spotify与Last.fm等音乐流媒体服务的组成部分,以协助用户浏览其提供的庞大音乐收藏。然而,尽管关注主流音乐的听众传统上能很好地被音乐推荐系统服务,对主流之外(即非流行)音乐感兴趣的用户的到的相关推荐却很少。本文中,我们研究主流之外音乐及听众的特征,并分析这些特征在多大程度上影响所提供音乐推荐的质量。为此,我们创建了一个由数千名主流之外音乐听众的Last.fm收听历史组成的新数据集,并用描述音轨与听众的额外元数据加以丰富。对该数据集的分析显示出主流之外音乐听众群体内的四个子群体,它们在偏好音乐及人口统计特征上均存在差异。此外,我们用四种不同推荐算法评估了提供给这些子群体的音乐推荐质量,发现群体间存在显著差异。具体而言,我们的结果表明,某子群体对其他子群体成员所听音乐的开放程度与推荐准确性呈正相关。我们相信,我们的发现为开发改进的用户模型与推荐方法以更好地服务主流之外音乐听众提供了宝贵见解。
引用
@article{arxiv.2102.12188,
title = {Support the Underground: Characteristics of Beyond-Mainstream Music Listeners},
author = {Dominik Kowald and Peter Muellner and Eva Zangerle and Christine Bauer and Markus Schedl and Elisabeth Lex},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12188},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in EPJ Data Science - link to published version will be added