TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | PREDIÇÃO DE COMPORTAMENTO SEQUENCIAL EM FAIXAS POR SESSÃO DE SERVIÇO DE STREAMING DE MÚSICA: UMA ABORDAGEM ORIENTADA A DADOS PARA ENTENDER PREFERÊNCIAS DO USUÁRIO DURANTE UMA SESSÃO DE STREAMING | ||||||||||||
| Autor(es): |
BRUNO MIRANDA MARINHO |
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| Colaborador(es): |
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador |
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| Catalogação: | 01/SET/2021 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54488@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54488 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Em um serviço de streaming de músicas como Spotify e Deezer, a recomendação de música tem um importante papel no engajamento dos usuários. A ideia principal é prever se um usuário irá pular uma faixa individual baseado no que este ouviu anteriormente naquela mesma sessão, utilizando abordagens de data science, como redes neurais. Tendo uma predição precisa desse tipo, o sistema pode então decidir se aquela faixa deve ou não ser recomendada para aquele usuário naquela sessão.
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