Multi-objective Hyper-parameter Optimization of Behavioral Song Embeddings

Song embeddings are a key component of most music recommendation engines. In this work, we study the hyper-parameter optimization of behavioral song embeddings based on Word2Vec on a selection of downstream tasks, namely next-song recommendation, false neighbor rejection, and artist and genre cluste...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2022-08
Hauptverfasser:	Quadrana, Massimo, Larreche-Mouly, Antoine, Mauch, Matthias
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Clustering Datasets Downstream effects Multiple objective analysis Optimization Parameters Recommender systems Side effects
Online-Zugang:	Volltext
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