Ospitia Medina, YesidÁgredo Mosquera, Beycker Alexis2026-02-242026-02-242024-12-10https://hdl.handle.net/10906/130571La 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.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.Introducción -- ¿Cuál es la situación de interés? -- ¿Cuál es el problema? -- ¿Para quién es un problema? -- ¿Por qué es un problema? -- ¿Cuáles son las consecuencias del problema? -- Antecedentes -- Contexto -- Descripción del problema -- Objetivos -- Objetivo general -- Objetivos específicos -- Marco Teórico -- Estado del Arte -- Metodología -- Conclusiones y trabajo futuro -- Referencias bibliográficas -- Lista de acrónimos30 páginasDigitalapplication/pdfspaEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/master thesishttps://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib/?oid=366445info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalTesis de Maestría en Ciencia de DatosSistemas de recomendaciónReconocimiento de emociones en la músicaAprendizaje automáticoPsicología de la músicaRecuperación de información musicalAlgoritmosAnálisis de datos masivosServicios de streamingRecommender systemsMusic Emotion Recognition (MER)Machine learningMusic psychologyMusic Information Retrieval (MIR)AlgorithmsBig data analysisStreaming servicesinstname:Universidad Icesireponame:Biblioteca Digitalrepourl:https://repository.icesi.edu.co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2