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在行動裝置上，以情緒模組提供個人化音樂服務系統

為了解決UC6的問題，作者許聆容 這樣論述：

現今是手持行動裝置逐漸盛行的時代，許多時下的年輕人喜歡時時刻刻沉浸在音樂的國度當中。而音樂的情緒議題在資訊檢索社群扮演了越趨重要的角色，且音樂推薦系統結合社交網路服務的應用越來越多，手持行動裝置已可隨時隨地取得想要的歌曲。然而受限於手持行動裝置的記憶體容量，如何能即時地依據使用者的情緒來推薦使用者想要的音樂，是此篇論文的主要議題。我們設計一個應用程式，命名為mePlane，讓使用者在聽歌的過程中，可以評分歌曲的情緒。我們依據特洛伊的激勵-情緒二極性情緒模組[13]，以此情緒模組設計使用者介面，稱作情緒平面。將歌曲被評分過後得到的分數，經由計算過後，再以二維座標點的方式呈現在情緒平面上，而使用

者可以經由點選情緒平面來存取不同的播放清單。無論是在任何系統之下，例如伺服端和客戶端架構，都必須以後端的伺服器解決龐大的資料運算。伺服器將使用者聽歌行為模式的數據經過處理後，產生推薦給使用者的播放清單。故後端資料的處理方法顯得更為重要。而本篇研究使用向量內積的方法，計算歌曲的情緒評分數值，並採用三種方法產生歌曲的座標點:產生歌曲座標(Generation Song Coordinates)、歌手情緒評分相似度計算(Artist-Annotation-Similarity)和調整座標(Scaling Coordinates)，此規範音樂情緒分類性的方法，在未來更為廣泛地被應用。