Título: | MOODSIC: APLICAÇÃO DE RECOMENDAÇÃO MUSICAL BASEADA EM ANÁLISE DE SENTIMENTOS | ||||||||||||
Autor(es): |
GUILHERME DE MORAES VASSALLO |
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Colaborador(es): |
IVAN MATHIAS FILHO - Orientador |
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Catalogação: | 12/JAN/2024 | 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=65883@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65883@2 |
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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.
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