Нейромережевий модуль для рекомендації музичних треків на основі уподобань користувача
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
This paper presents an approach to the development of a neural network module that analyzes data on user preferences and generates personalized playlists. The development of artificial intelligence technologies allows creating personalized services for users. One of the most popular areas is music recommendations that help listeners discover new songs based on their preferences.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Хоцько Б. В., Колесницький О. К. Нейромережевий модуль для рекомендації музичних треків на основі уподобань користувача // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23738.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2022). Recommender Systems Handbook. URL: https://pzs.dstu.dp.ua/DataMining/recom/bibl/recommendersystemshandbook.pdf ( : 16.03.2025).
- Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. (2019). Deep Learning-Based Recommender System: A Survey and New Perspectives. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(1), 1-38. URL:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3285029 ( : 16.03.2025).
- Spotify Research Blog. Статті та дослідження про алгоритми музичних рекомендацій. URL: https://research.atspotify.com/ (дата звернення: 16.03.2025).
- Schedl, M., Knees, P., McFee, B., Losantos, N. G., & Urbano, J. (2018). Music information retrieval: Recent advances and applications. Foundations and Trends® in Information Retrieval, 12(2-3), 127-316. (дата звернення: 16.03.2025).
- Aggarwal, C. C. (2016). Recommender Systems. URL: https://pzs.dstu.dp.ua/DataMining/recom/bibl/1aggarwal_c_c_recommender_systems_the_textbook.pdf (дата звернення: 16.03.2025).