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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Modeling N-th Order Derivative Creation Based on Content Attractiveness and Time-Dependent Popularity 콘텐츠 매력도와 시간 의존적 인기도를 기반으로 한 N차 파생물 생성 모델링

Kosetsu TSUKUDA, Masahiro HAMASAKI, Masataka GOTO

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요약 :

아마추어 창작자들에게는 기존의 원본 저작물을 기반으로 새로운 콘텐츠를 제작하는 것이 인기를 얻고 있습니다. 이러한 새로운 콘텐츠를 2차 저작물이라고 합니다. 파생 창작이 인기가 많다는 것은 알고 있지만 why 개별적인 파생 저작물이 만들어지나요? 1차 저작물 창작에 영감을 주는 몇 가지 요소가 있지만 일반적으로 웹에서는 이러한 요소를 관찰할 수 없습니다. 본 논문에서는 일련의 파생 작업 게시 이벤트로부터 잠재 요인을 추론하기 위한 모델을 제안합니다. 우리는 시퀀스가 ​​다음 세 가지 요소, 즉 (2) 원작의 매력, (3) 원작의 인기, (1) 파생 저작물의 인기를 통합하는 확률론적 프로세스라고 가정합니다. 콘텐츠 인기를 특성화하기 위해 당사는 콘텐츠 순위 데이터를 사용하고 제작자의 탐색 행동을 기반으로 순위 편향 인기를 통합합니다. 우리의 주요 기여는 세 가지입니다. 첫째, 우리가 아는 한, 이는 파생상품 창작 활동을 모델링한 최초의 연구입니다. 둘째, 음악 관련 파생 저작물의 실제 데이터 세트를 사용하여 정량적 실험을 수행하고 파생 창작 활동을 모델링하기 위해 세 가지 요소를 모두 채택하고 창작자의 탐색 행동을 음의 로그 측면에서 고려하는 효과를 보여주었습니다. 테스트 데이터. 셋째, 질적 실험을 수행하여 우리 모델이 (2) 카테고리 특성 측면의 파생물 창작 활동, (3) 파생 저작물 게시 이벤트를 유발하는 요인의 시간적 발전, (4) 창작자 특성을 분석하는 데 유용하다는 것을 보여주었습니다. , (5) N차 파생물 생성 과정, (XNUMX) 원저작물 순위.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.5 pp.969-981
발행일
2020/05/01
공개일
2020/02/05
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019DAP0008
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Data Engineering and Information Management)
범주

작성자

Kosetsu TSUKUDA
  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
Masahiro HAMASAKI
  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
Masataka GOTO
  National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

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