Trabalho de Conclusão |
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Título: | RECOMENDAÇÃO DE GÊNEROS MUSICAIS ATRAVÉS DE CONTEXTO |
Aluno: | Érico de Souza Loewe |
Semestre: | 2020/02 |
Situação: | Concluido |
Áreas de interesse: | Não informado |
Orientador: | Juliano Varella de Carvalho |
Avaliadores: | Ricardo Ferreira de Oliveira, Rodrigo Rafael Villarreal Goulart |
Documentos: | Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2 |
Palavras-chave: | RecSys. Machine Learning. Sistemas de recomendação musical. K-Nearest Neighbors. Música. Spotify. |
Resumo: | As pessoas têm dificuldades em lidar com um grande volume de informações e, com a internet e a evolução da tecnologia, cresceu incontestavelmente, trazendo a necessidade de os sistemas evoluírem suas recomendações, surgindo os Sistemas de Recomendações (RecSys). Eles são utilizados em diversos tipos de aplicações. Vendas, seleção de um filme, na escolha de uma música, que é um dos objetivos dessa pesquisa, são só alguns dos exemplos. O LORS (Loewe’s Recommender System) veio para melhorar esse sistema, através da recomendação de gêneros musicais baseado em contexto comportamental e de ambiente. Nele, é utilizado o algoritmo KNN para, a partir do contexto musical (gostou, não gostou, repetiu), comportamental (atividade, sentimento) e de ambiente (lugar), encontrar o gênero musical mais adequado para o momento. É apresentada toda pesquisa, desde o desenvolvimento e evolução do sistema, até os resultados alcançados com as recomendações (onde obteve-se uma acurácia de 0,46 nos 1775 registros de um usuário do plugin desenvolvido). |
Link biblioteca: | Não informado |
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