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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MOODSIC: MUSIC RECOMMENDATION APPLICATION BASED ON SENTIMENT ANALYSIS Autor: GUILHERME DE MORAES VASSALLO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
IVAN MATHIAS FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 65883
Catalogação: 12/01/2024 Liberação: 12/01/2024 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=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: MUSIC RECOMMENDATION APPLICATION BASED ON SENTIMENT ANALYSIS Autor: GUILHERME DE MORAES VASSALLO
Nº do Conteudo: 65883
Catalogação: 12/01/2024 Liberação: 12/01/2024 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=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:
This work presents the process of studying, prototyping and developing a
Web application called Moodsic, which aims to perform the sentiment analysis of
a personal report typed by the user and use the detected sentiment to search for
a playlist consistent (or opposite) to it, while also giving users the possibility of
saving those searches. The application was developed with the Django framework
and by integrating services provided by Spotify and Hugging Face via API. The
solution explores the connection between music and human sentiments, and
makes advancements in the machine-learning field explicit. The product of this
work was an application that is simple, but intuitive, functional and full of potential.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
