Název: Analýza metod podobnosti pro doporučování hudebních skladeb
Překlad názvu: Similarity methods for music recommender systems
Autoři: Vystrčilová, Michaela ; Peška, Ladislav (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2019
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
Traditional music recommender systems rely on collaborative-filtering methods. This, however, puts listeners who do not enjoy mainstream songs at a disadvantage because CF systems depend on popularity patterns. Content-based recommendation methods might be useful in solving this issue. Since tag-based searches are a widespread tool to aid tra- ditional music recommendation, this paper presents content-based methods measuring similarity between songs with focus on methods utilizing song's lyrics and audio record- ings. First, we evaluated the accuracy of several approaches based on lyrics and audio information on real user playlists and found that lyrics-based methods yield competitive results to audio-based methods. Results also revealed that both categories include meth- ods that are 100 times more accurate compared to random suggestions and that they have potential for even better results. After the evaluation phase, we selected well-performing methods and implemented them in a web application aiming on recommending novel music to the users based on their content-based profile. 1 Tradiční hudební doporučovací systémy využívají metody kolaborativního filtrování. To je ovšem nevýhoda pro posluchače, kteří preferují méně mainstreamové skladby, pro- tože kolaborativní filtrování je závislé na popularitě skladeb. Doporučování na základě obsahu by mohlo být rozumná volba při řešení tohoto problému. Vzhledem k tomu, že vyhledávání na základě tagů je rozšířené při napomáhání tradičním hudebním do- poručovacím systémum, v této práci představujeme jiné "content-based" metody, které stanovují podobnost skladeb na základě využití textu a hudby. Jako první jsme vy- hodnotili správnost doporučování několika textových a hudebních metod na playlistech skutečných uživatelů a zjistili, že textové metody mají výsledky konkurence schopné v porovnání s audio metodami. Výsledky také odhalily, že v obou kategoriích jsou metody, které jsou 100 krát lepší než náhodné dopourčování a mají potenciál ke zlepšení. Po vyhodnocovací fázi jsme vybrali kvalitní metody a implementovali je do webové aplikace, která má za cíl doporučovat novou hudbu uživatelům podle dle preferencí. 1
Klíčová slova: doporučování hudby; podobnost skladeb podle audia; podobnost skladeb podle textu; učení vlastností bez učitele; audio-based song similarity; lyrics-based song similarity; music recommendation; unsupervised feature learning

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/108348

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-398596


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce