HỆ THỐNG GỢI Ý BÀI HÁT

Abstract

Thị trường âm nhạc ngày một lớn rộng, song song đó là sự phát triển không ngừng về số lượng các bài hát khiến người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các bài hát phù hợp với bản thân.Với những lý do đó, hệ thống gợi ý (recommender systems – RS) thường được sử dụng để dự đoán sở thích của người dùng dựa vào những phản hồi (feedbacks) của họ nhằm gợi ý các sản phẩm (item) mà người dùng có thể thích. Hệ thống gợi ý nhạc giúp thính giả tìm kiếm bài hát dễ dàng hơn. Trong luận văn này, chúng tôi đề xuất hệ thống gợi ý nhạc dựa vào đặc tính thời gian nghe nhạc của người dùng, vào một khoảng thời gian nhất định người dùng sẽ nghe những bài hát, những thể loại tương tự nhau để gợi ý những bài hát mà họ có thể thích nghe. Hệ thống chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu, cài đặt, thu thập và phân tích các dữ liệu của người dùng chủ yếu dựa vào thời gian và những bài hát thường nghe. Sau đó hệ thống sẽ kết hợp giải thuật gom nhóm clustering) các người dùng có sở thích giống nhau và lọc cộng tác (CF) để gợi ý các bài hát thích hợp nhất với mỗi người dùng. Đề xuất này được thực nghiệm trên tập dữ liệu lastfm-dataset-1k chứa các thông tin người dùng như thời gian nghe nhạc, số lượt nghe, các tập bài hát, ca sĩ,.. Người dùng sẽ được hỗ trợ gợi ý từ hệ thống dựa vào thói quen nghe nhạc của người dùng theo thời gian hệ thống sẽ đưa ra các gợi ý mới khi người dùng chọn nghe một bài hát trên hệ thống. Đánh giá độ chính xác của hệ thống dựa trên phương pháp đánh giá Given-1 đạt được độ chính xác trung bình là 42.5%.