<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Програмний модуль підбору музичних композицій

Ескіз

Файли

29402.pdf (215,84 KB)

Дата

2026

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The work deals with the development of a software module for selecting musical compositions. The main focus is on the problem of choosing music from a large amount of available content. Approaches to the formation of music recommendations based on composition characteristics, user parameters and preferences are analyzed. A module is proposed that analyzes a musical dataset, compares tracks with selected criteria and forms a list of recommended compositions. It is also possible to add tracks to the favorites list. The development is aimed at reducing the time of searching for music and improving the usability of the program.

Опис

Ключові слова

software module , user , selection , recommendations , parameters , playback , music content

УДК

004.89:004.4:78

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Сімончук С. В., Озеранський В. С., Дячук М. А. Програмний модуль підбору музичних композицій // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29402.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53972

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Celma . Music Recommendation and Discovery in the Long Tail: PhD thesis. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra, 2008.
  2. Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. 2nd ed. New York: Springer, 2015. URL: https://pzs.dstu.dp.ua/DataMining/recom/bibl/recommendersystemshandbook.pdf. (дата звернення: 15.05.2026)
  3. Schedl M., Knees P., McFee B., Bogdanov D., Kaminskas M. Music Recommender Systems. In: Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. 2nd ed. New York: Springer, 2015. P. 453–492. URL: https://www.ifs.tuwien.ac.at/~knees/teaching/rsss2019/RecSysHandbook2015_ch13_musicrec.pdf. (дата звернення: 15.05.2026)
  4. Yoshii K., Goto M., Komatani K., Ogata T., Okuno H. G. Hybrid Collaborative and Content-based Music Recommendation Using Probabilistic Model with Latent User Preferences. Proceedings of the 7th International Conference on Music Information Retrieval. 2006. URL: https://scispace.com/pdf/hybrid-collaborative-and-content-based-musicrecommendation-2qglndbw8e.pdf. (дата звернення: 15.05.2026)