A Study on Music Contents Recommendation Service using Emotional Words

감성어휘를 이용한 음악콘텐츠 추천 서비스의 연구

And this study intends to discuss especially the one using emotional filter among various information processing methods. The existing music recommendation service on the web has a weak point that it makes the user feel bored by recommending songs only with similar feeling of the same genre, because music is classified by tune, melody, atmosphere and genre before recommendation. The service using emotion filter, suggested in this study, recommends the song and lyrics appropriate to the current emotional state of the user by abstracting emotional words that could reflect the sensitivity of human and then search the words within lyrics to match in order to overcome the weak point of the existing service. This study starts where the current emotional status for the user is being input. As for the range to choose, there are the seven representatives of emotion which are, love, separation, joy, sorrow-gloom, happiness-lonesome, and anger. As the service receives input of user's emotion, it matches the emotional words appropriate for the emotion input with the lyrics, and ranks the lyrics in the order of priority, so that it recommends the song and it lyrics to the user.

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.