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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MOODSIC: APLICAÇÃO DE RECOMENDAÇÃO MUSICAL BASEADA EM ANÁLISE DE SENTIMENTOS Autor: GUILHERME DE MORAES VASSALLO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
IVAN MATHIAS FILHO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 65883
Catalogação: 12/01/2024 Liberação: 12/01/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=65883&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65883&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65883
Resumo:
Título: MOODSIC: APLICAÇÃO DE RECOMENDAÇÃO MUSICAL BASEADA EM ANÁLISE DE SENTIMENTOS Autor: GUILHERME DE MORAES VASSALLO
Nº do Conteudo: 65883
Catalogação: 12/01/2024 Liberação: 12/01/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=65883&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65883&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65883
Resumo:
Este trabalho apresenta o processo de estudo, prototipação e
desenvolvimento de uma aplicação Web chamada Moodsic, que tem como
objetivo realizar a análise sentimental de um relato pessoal digitado pelo usuário
e utilizar o sentimento detectado para buscar uma playlist condizente (ou oposta)
a esse sentimento no Spotify, também dando aos usuários a possibilidade de
salvamento dessas buscas. Ela foi desenvolvida por meio do framework Django e
da integração com API s do Spotify e do site Hugging Face. A solução explora a
conexão da música com os sentimentos humanos, e explicita o avanço da área
de machine learning. O produto do trabalho foi uma aplicação simples, porém
intuitiva, funcional e com muito potencial.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |