音樂一直是人們生活中不可缺少的元素，而音樂無所不在，隨時隨地都可以看見人們戴著耳機，聽著喜歡的音樂來度過自己的日常，伴隨著數位音樂串流的發達，使用者想要取得音樂也越來越方便，而華語流行音樂更是最受華人歡迎的歌曲主流，人們常常藉由聽歌來抒發心情，有?多不同的情境可以在華語音樂中所探索到，然而，目前?多知名的音樂串流公司紛紛推出不同的推薦歌單，例如音樂曲風或最新流行歌曲，但是可以供給使用者的選擇仍然不足。 為了找出更多元的情境主題，我們回歸到聽音樂的需求，提出以使用者音樂需求作為出發點，欲建立不同的主題歌單，而什麼類型的主題會是使用者想要且符合他們的需求?我們歸納出三大面向，分別為Emotion Theme Scene Theme以及Character and Personality Theme以便建立後續音樂歌單主題的建立的基準，為了有效符合使用者需求推薦歌單，我們建構Lyrics Chatbot，推薦歌曲的同時，找出符合使用者心境的歌詞，來吸引使用者作選擇。我們透過實驗證明，在分析歌詞結構中，以只考慮副歌為主的模型去做推薦時，在推薦首要的歌曲會表現的比只考慮主歌段落或者全部歌詞還要來的好。
Song List Recommendation based on User Music Needs
敬濠, 沈. (Author). 2019
學生論文: Doctoral Thesis