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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7127| Título: | Sistema de recomendação de música para ambientes compartilhados |
| Autor(es): | Vitório, João Gabriel Bracaioli Araújo |
| Orientador(es): | Silla Junior, Carlos Nascimento |
| Palavras-chave: | Grupos sociais Música Ambientes virtuais compartilhados Social groups Music Shared virtual environments |
| Data do documento: | 14-Jun-2016 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | VITÓRIO, João Gabriel Bracaioli Araújo. Sistema de recomendação de música para ambientes compartilhados. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016. |
| Resumo: | Pesquisas sobre Sistemas de Recomendação têm crescido diante do grande número de informações que os indivíduos tem a sua disposição. No contexto de recomendação musical, esses sistemas tentam ajudar o indivíduo a filtrar e a descobrir músicas de acordo com seu gosto. Diversas empresas do ramo musical, em sua maioria, utilizam recomendação com base nas características das músicas ouvidas pelo indivíduo, mas recomendação de música para grupos é pouco explorada. Para ambientes compartilhados onde há música, a seleção dessas será mais eficiente se utilizar um sistema de recomendação para grupo. Desta forma, o objetivo desse trabalho é desenvolver um sistema de recomendação de música para grupos que compartilham o mesmo ambiente, levando em consideração o contexto. Para atingir esse objetivo será utilizada a API do Spotify para recuperar as playlists ouvidas pelo indivíduo, obtendo-se suas preferências musicais, que serão agregadas com as demais. |
| Abstract: | Research about recommendation systems has increased due to the amount of information that it is available to individuals. In the music context these systems help the individual to filter and discover new songs according the individual’s taste. Most of the business music companies use a recommendation system, based on the characteristics of a song listened by an individual, but a group recommendation system is still underexplored. For a shared environment when there is music, the songs selection will be more efficient if a group recommendation system is used. The goal of this project is to develop a music recommendation for a group that, is sharing the same environment, taking into consideration the context. For this reason, in this work we will employ the Spotify API to recover the data of playlists that were listened by an individual, collecting its preferences and adding them to the others individuals playlists. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7127 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia da Computação |
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