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Sistema recomendador de canciones de artistas emergentes basado en playlist de canciones populares

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Fecha

2024-12-10

Autores

Ágredo Mosquera, Beycker Alexis

Director de tesis/Asesor

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Universidad Icesi

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Resumen

La música ha sido reconocida a lo largo de la historia como un medio poderoso para influir en las emociones humanas. Desde tiempos antiguos, las culturas han utilizado la música como una herramienta para expresar sentimientos, promover el bienestar emocional y ejorar la calidad de vida. Actualmente, con el elevado crecimiento de las plataformas de streaming de audio como Spotify, Deezer y Amazon Prime Music, la relación entre la música y las emociones ha tomado mayor relevancia debido a la capacidad que tienen estas plataformas para llegar a millones de usuarios. Uno de los avances más estacados en el campo de la música es el desarrollo de sistemas de ecomendación, que permiten personalizar la experiencia de escucha de cada usuario, ajustándose a sus preferencias musicales y estados emocionales.


Abstract

Music has been recognized throughout history as a powerful medium for influencing human emotions. Since ancient times, cultures have used music as a tool to express feelings, promote emotional well-being, and improve quality of life. Currently, with the rapid growth of audio streaming platforms like Spotify, Deezer, and Amazon Prime Music, the relationship between music and emotions has become even more relevant due to these platforms' ability to reach millions of users. One of the most significant advances in the field of music is the development of recommendation systems, which allow for a personalized listening experience for each user, tailored to their musical preferences and emotional states.

Resumo

Descripción

Palabras clave

Tesis de Maestría en Ciencia de Datos, Sistemas de recomendación, Reconocimiento de emociones en la música, Aprendizaje automático, Psicología de la música, Recuperación de información musical, Algoritmos, Análisis de datos masivos, Servicios de streaming,

Keywords

Recommender systems, Music Emotion Recognition (MER), Machine learning, Music psychology, Music Information Retrieval (MIR), Algorithms, Big data analysis, Streaming services

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