View
30
Download
3
Category
Preview:
DESCRIPTION
Sistemas de Recomendação de Músicas. Pandora, Last.fm. Equipe. Fagner Nascimento Pablo Alessandro S ergio Sette Victor Cisneiros. Roteiro. Sistema de Recomendação Sistemas de Recomendação de Música Music Genome Project Pandora Audioscrobbler Last.fm. Sistemas de Recomendação. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Sistemas de Recomendação de Músicas
Pandora, Last.fm
Equipe
• Fagner Nascimento
• Pablo Alessandro
• Sergio Sette
• Victor Cisneiros
Roteiro
• Sistema de Recomendação
• Sistemas de Recomendação de Música
• Music Genome Project– Pandora
• Audioscrobbler – Last.fm
Sistemas de Recomendação
• Necessidade:– Lidar com a enorme geração de informação– Filtragem de informações
Sistemas de Recomendação
• Relevância da informação
Sistemas de Recomendação Personalizada
• Sistemas capazes de aprender e identificar necessidades do usuário e gerar recomandações adequadas
– Filtragem Baseada em Conteúdo– Filtragem Colaborativa
• Em geral, utilizam técnicas de filtragem de informação e aprendizagem de máquina
Filtragem Baseada em Conteúdo
• Fazem sugestões de itens que sejam semelhantes ao que o usuário demonstrou interesse no passado
– Aquisição de preferências baseia-se no conteúdo dos itens
– Ex: Uma música poderia ser descrita pelo conjunto de atributos (nome, autor, álbum, ano e gênero)
Filtragem Colaborativa
• Baseia-se no fato de que as melhores recomendações podem ser feitas por usuários com preferências similares
• Identificam usuários similares ao alvo da recomendação e sugerem itens que esses usuários avaliaram positivamente e que não tenham sido avaliados ainda pelo alvo
• Pode ser descrita em 3 passos:
Filtragem Colaborativa
• Representação dos dados de entrada– O usuário expressa suas preferências
avaliando positivamente ou negativamente os itens do sistema.
– Informações podem ser coletadas tanto explicitamente (ex: fazer o usuário dar uma nota à música) quanto implicitamente (ex: assumir que um usuário gosta dos itens pelo qual buscou)
Filtragem Colaborativa
• Formação de Vizinhança– Compara o perfil do usuário com o perfil de
outros usuários para calcular a similaridade entre eles
– Várias técnicas para calcular: K-Nearest Neighbors, Redes Neurais, Redes Bayseanas, etc.
Filtragem Colaborativa
• Geração de Recomendação– Sugere ao alvo da recomendação os itens
que seus vizinhos mais gostaram
Sistemas de Recomendação de Músicas
• Novas Bandas sendo criadas– Facilidade de aprender – Facilidade de gravar– Dificuldade de se popularizar– Perda de poder das gravadoras
• A rádio está mudando
• Era On Demand
Sistemas de Recomendação de Músicas
• Pandora
(2000)
• Last.fm
(2002)
Music Genome Project (Pandora)
• Criado em Janeiro de 2000
• Descrever as músicas pela essência (gene)– 4,7 bilhões de músicas – 38,329 artistas
Pandora
• Usuário fornece um nome de artista/música
• Gera a rádio (playlist) a partir da busca inicial
• Refina o perfil do usuário acordo com o feedback
• Pandora Everywhere
AudioScrobbler
• Criado em 2002
• Armazenar o que era escutado
• Criar tabelas colaborativas
Last.fm
• Usuário instala um plug-in no seu player MP3 (portátil ou não)
• Ranks das Músicas mais ouvidas
• Associação de perfis “amigos”
Conclusões
• Divulgar
• Aproveitar o novo mercado de música
• Personalizar as WebRadios
• Desentoxicação dos downloads ilegais
Referências• http://en.wikipedia.org/wiki/Recommendation_system• http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Music_Genome_Project_attribut
es• http://en.wikipedia.org/wiki/Last.fm• http://www.pandora.com/• http://en.wikipedia.org/wiki/Music_Genome_Project• http://en.wikipedia.org/wiki/Pandora_%28music_service%29• http://www.downloadsquad.com/2007/03/23/download-squad-
interview-tim-westergren-of-pandora/• http://www.eastbayexpress.com/2006-01-11/news/pandora-s-box/1• http://www.twit.tv/itn6• http://www.gardenal.org/trabalhosujo/2007/01/
o_que_voce_esta_ouvindo.html
Recommended