HỆ THỐNG NGHE NHẠC TRỰC TUYẾN TÍCH HỢP CHỨC NĂNG GỢI Ý VÀ TỰ ĐỘNG TẠO DANH SÁCH PHÁT

Abstract

Đề tài xây dựng hệ thống nghe nhạc nhằm giải quyết khó khăn trong việc tìm kiếm nội dung phù hợp khi số lượng bài hát ngày càng lớn, đặc biệt đối với người dùng mới chưa có lịch sử nghe. Hệ thống hướng đến cá nhân hóa trải nghiệm nghe nhạc và tạo danh sách phát phù hợp với sở thích hoặc ngữ cảnh như học tập, tập luyện và thư giãn. Hệ thống được phát triển bằng Vue 3, Node.js/Express, MySQL và Python/FastAPI. Hệ thống khai thác phản hồi ngầm từ hành vi nghe để huấn luyện và so sánh BPR-MF với LightGCN, sau đó xếp hạng lại theo mức phù hợp nội dung, độ đa dạng, nhịp độ và các đặc trưng âm thanh. Với người dùng mới, sở thích được chọn trong bước thiết lập ban đầu và nội dung phổ biến được sử dụng làm cơ chế dự phòng. Bên cạnh gợi ý cá nhân hóa, hệ thống còn hỗ trợ danh sách phát tự động, AI Search, AI Playlist Generator, lời bài hát đồng bộ, karaoke bằng Demucs, Premium, nhắn tin, Artist Studio, thông báo email hệ thống và khu vực quản trị. Kết quả thực nghiệm cho thấy BPR-MF Hybrid nhỉnh hơn nhẹ ở một số chỉ số xếp hạng, còn LightGCN Hybrid đạt độ phủ, độ đa dạng và tính mới cao hơn. Trên cơ sở cân bằng các chỉ số, LightGCN Hybrid được chọn làm phương án phục vụ chính. Các chức năng chính đã được kiểm thử trong môi trường thử nghiệm; tuy nhiên, hệ thống vẫn cần bổ sung dữ liệu thực tế và tiếp tục tinh chỉnh tầng xếp hạng. Từ khóa: hệ thống nghe nhạc trực tuyến, hệ thống gợi ý, phản hồi ngầm, LightGCN, danh sách phát tự động, Semantic RAG.