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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SESSION-BASED SEQUENTIAL TRACK SKIP PREDICTION OF ONLINE MUSIC STREAMING SERVICE: A DATA DRIVEN APPROACH TO UNDERSTAND USER TASTE DURING A STREAMING SESSION Autor: BRUNO MIRANDA MARINHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 54488
Catalogação: 01/09/2021 Liberação: 01/09/2091 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54488
Resumo:
Título: SESSION-BASED SEQUENTIAL TRACK SKIP PREDICTION OF ONLINE MUSIC STREAMING SERVICE: A DATA DRIVEN APPROACH TO UNDERSTAND USER TASTE DURING A STREAMING SESSION Autor: BRUNO MIRANDA MARINHO
Nº do Conteudo: 54488
Catalogação: 01/09/2021 Liberação: 01/09/2091 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54488
Resumo:
In a music streaming service such as Spotify and Deezer, music recommendation plays a big role in user engagement. The main idea is to predict whether a user will skip individual tracks based on what that
same user has listened previously in his session, using data science approaches such as Neural Networks. By having an accurate prediction of that type the system can decide if that song should be recommended in that
user session or not.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
