Рекомендаційна система для підбірки музичних вподобань
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 97 с., 22 рис., 8 табл., 3 дод., 20 джерел.
Об’єкт дослідження – рекомендаційні системи мультимедійного контенту. Мета роботи – розробка контентно-орієнтованої рекомендаційної системи музичних треків на основі текстового аналізу пісень. Методи дослідження – методи обробки природної мови (NLP), TF-IDF векторизація, метрика косинусної подібності, евклідової подібності, скалярної подібності, кластеризація, оцінка якості за метриками Precision, Recall, nDCG. Результати роботи полягають у дослідженні математичних засад, прийомів та алгоритмів побудови рекомендаційної системи на базі контентного метода фільтрації побудованого на різних методах схожості. Система реалізована як інтерактивний вебзастосунок із можливістю генерації подібних композицій у реальному часі. Практичний результат – створення програмного інструменту, який може бути використаний у музичних платформах або дослідницьких проектах для підвищення персоналізації прослуховування. Результати роботи рекомендується використовувати у сервісах потокової музики, системах автоматичного тегування пісень, генерації добірок або рекомендацій на основі змісту. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – інтеграція метаданих (жанр, темп, настрій), врахування поведінки користувача (історія прослуховувань), вирішення проблеми холодного старту та впровадження гібридних або модельних підходів при масштабуванні системи.
Опис
Ключові слова
рекомендаційні системи, контентна фільтрація, косинусна схожість, tf-idf, спотіфай, обробка тексту, nlp, recommender systems, content filtering, cosine similarity, spotify, text processing
Бібліографічний опис
Грибальова, О. Д. Рекомендаційна система для підбірки музичних вподобань : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Грибальова Олександра Дмитрівна. - Київ, 2025. - 97 с.