{pt=Improvise - Criação de playlists tendo em conta a actividade do utilizador} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O número de músicas disponíveis na Internet tem crescido continuamente desde o aparecimento da mesma. Como resultado deste crescimento, começou a ser cada vez mais difícil para os utilizadores encontrarem músicas adequadas às suas necessidades. De forma a permitir aos utilizadores ouvirem músicas que gostam, dois tipos de técnicas são bastante usadas,a recomendação e a procura. Enquanto que os sistemas de recomendação procuram mais activamente pelas necessidades dos utilizadores, os sistemas de procura recebem as necessidades passivamente. Isto é, enquanto que os sistemas de pesquisa perguntam aos utilizadores para submeterem a informação que necessitam em forma de interrogação, os sistema de recomendação usam a informação que têm sobre o utilizador para recomendar novos itens. No nosso trabalho apresentamos uma solução de recomendação musical, cujo objectivo é o de gerar e recomendar músicas que estejam em sintonia com a actividade que o utilizador está a realizar. Para isso, desenvolvemos uma abordagem híbrida que reflecte a integração de um sistema de recomendação baseado no contexto e no conteúdo. Em relação ao contexto, é utilizada a informação sobre a actividade que o utilizador está a realizar, quanto ao conteúdo é tida em conta a informação sobre as características musicais acústicas de cada música. O algoritmo de recomendação, no início, começa por sugerir músicas iguais para todos os utilizadores, na medida em que usa um modelo genérico. Depois, e à medida que o utilizador vai interagindo com o sistema, o modelo genérico vai-se ajustando aos gostos do utilizador, e torna-se num modelo personalizado., en=The number of songs available in Internet has grown steadily since its appearance. As a result of this growth, it is extremely difficult for users to find the appropriate music that suit their needs. To allow users to listen to the music they like, two techniques are quite used, searching and recommendation. While recommender systems rely more actively on the users needs, the search engines receive their needs more passively. In the present work we developed a solution for music recommendation, whose objective is to search and recommend songs in tune with the activity that the user is performing. With this objective in mind, we developed a hybrid approach reflecting the integration of a recommendation system based on context and content. Regarding context, we use information about the user's activity. In what concerns the content, we took into account the information about the acoustic features of each song. The recommendation algorithm starts by recommending the same songs for all users, we call this the generic model. The user's interaction with the system leads to the adjustment of the generic model, to its own musical preferences changing it into a personalized model. A personalized recommendation model for each user will then be obtained after some interactions with the system, which will better reflect their tastes.}

Discussão: junho 5, 2014, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Ricardo Antunes Lopes da Cunha (ist165936)

ORIENTADOR

Manuel João Caneira Monteiro da Fonseca

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar