Sistemas de Recomendação de Músicas

1. Sistemas de Recomendação de Músicas Pandora, Last.fm

2. Equipe • Fagner Nascimento • Pablo Alessandro • Sergio Sette • Victor Cisneiros

3. Roteiro • Sistema de Recomendação • Sistemas de Recomendação de Música • Music Genome Project • Pandora • Audioscrobbler • Last.fm

4. Sistemas de Recomendação • Necessidade: • Lidar com a enorme geração de informação • Filtragem de informações

5. Sistemas de Recomendação • Relevância da informação

6. 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

7. 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)

8. 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:

9. 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)

10. 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.

11. Filtragem Colaborativa • Geração de Recomendação • Sugere ao alvo da recomendação os itens que seus vizinhos mais gostaram

12. 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

13. Sistemas de Recomendação de Músicas • Pandora (2000) • Last.fm (2002)

14. Music Genome Project (Pandora) • Criado em Janeiro de 2000 • Descrever as músicas pela essência (gene) • 4,7 bilhões de músicas • 38,329 artistas

15. 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

16. AudioScrobbler • Criado em 2002 • Armazenar o que era escutado • Criar tabelas colaborativas

17. Last.fm • Usuário instala um plug-in no seu player MP3 (portátil ou não) • Ranks das Músicas mais ouvidas • Associação de perfis “amigos”

18. Conclusões • Divulgar • Aproveitar o novo mercado de música • Personalizar as WebRadios • Desentoxicação dos downloads ilegais

19. Referências • http://en.wikipedia.org/wiki/Recommendation_system • http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Music_Genome_Project_attributes • 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