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Bei der Ähnlichkeitsberechnung von Musikstücken treten immer wieder Stücke auf, die einer Vielzahl tatsächlich unähnlicher Stücke als ähnlich zugeordnet werden (Hubs). Ebenso gibt es tatsächlich ähnliche Stücke, die zu allen anderen Stücken als unähnlich erkannt werden (Orphans). In dieser Arbeit wird das Phänomen der Existenz von Hubs und Orphans und Möglichkeiten ihrer Unterbindung untersucht. Dafür wird ein Maß hergeleitet, mit dem bestimmt werden kann, welche Songs als Hubs bzw. Orphans gelten und ihnen jeweils ein Wert für die Ausprägung dieser Eigenschaft zugeordnet. Dieses Maß,…mehr

Produktbeschreibung
Bei der Ähnlichkeitsberechnung von Musikstücken treten immer wieder Stücke auf, die einer Vielzahl tatsächlich unähnlicher Stücke als ähnlich zugeordnet werden (Hubs). Ebenso gibt es tatsächlich ähnliche Stücke, die zu allen anderen Stücken als unähnlich erkannt werden (Orphans). In dieser Arbeit wird das Phänomen der Existenz von Hubs und Orphans und Möglichkeiten ihrer Unterbindung untersucht. Dafür wird ein Maß hergeleitet, mit dem bestimmt werden kann, welche Songs als Hubs bzw. Orphans gelten und ihnen jeweils ein Wert für die Ausprägung dieser Eigenschaft zugeordnet. Dieses Maß, angewendet auf den gesamten Datensatz, dient darüberhinaus als Evaluationsgrundlage aller nachfolgend implementierten Modifikationen des Ausgangs-Algorithmus, wie Transformation des Feature-Raumes, Substitution der Distanzmetrik und Variation des Aggregationsvorganges.
Autorenporträt
Kristin Wadewitz, Dipl.-Ing.: Studium der Medientechnologie, Fachrichtung Audiovisuelle Technik an der TU Ilmenau