RecommendMap

2年次の渡邊研春学期最終発表にて、楽曲の特徴量に基づき、関連楽曲をマップ上に可視化するシステムである「RecommendMap」を制作した。

概要

本システムは、まずSpotifyAPIからユーザーが送信したプレイリストの各楽曲の特徴量を取得する。それを元に主成分分析を行い、2次元まで次元圧縮を行う。 圧縮した特徴量に基づき楽曲をマップ上に配置することで、楽曲の関連性を可視化する。

既存のレコメンドシステムでは、リスト形式で類似曲を提示するため、楽曲間の関連度がわかりにくい、類似曲を探す度にページ遷移が発生するといった問題が生じる。 一方「RecommendMap」では、マップ形式で類似曲を提示するため、楽曲間の関連度が距離によって直感的にわかり、同一階層で何回も類似曲を検索できるといったメリットがある。