پروپوزال ارائه یک سیستم توصیه‌گر موسیقی مبتنی بر یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های کاربران

پروپوزال ارائه یک سیستم توصیه‌گر موسیقی مبتنی بر یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های کاربران

پروپوزال ارائه یک سیستم توصیه‌گر موسیقی مبتنی بر یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های کاربران، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به شناسایی و پیشنهاد آهنگ‌های مناسب به کاربران بر اساس سلیقه‌های شخصی آن‌ها کمک کند. با توجه به افزایش حجم داده‌های موسیقی و تنوع سلیقه‌ها، این تحقیق می‌تواند به بهبود تجربه کاربری و افزایش زمان تعامل کاربران با پلتفرم‌های موسیقی منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به بررسی یک سیستم توصیه‌گر موسیقی می‌پردازد که با استفاده از یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های کاربران طراحی شده است. هدف این مدل، ارائه پیشنهادات دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده برای کاربران بر اساس سلیقه‌های موسیقی آن‌ها و رفتارهای شنیداری است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از داده‌های مربوط به تاریخچه گوش دادن، امتیازدهی به آهنگ‌ها و ویژگی‌های موسیقی (مانند ژانر، tempo و دیگر خصوصیات) برای تحلیل سلیقه کاربران.
مدل‌سازی با یادگیری عمیق: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های موسیقی و شناسایی الگوهای سلیقه‌ای در میان کاربران.
تحلیل رفتار کاربران: بررسی رفتارهای شنیداری کاربران با استفاده از الگوریتم‌های پالایش مشارکتی و محتوایی برای بهبود دقت پیشنهادات.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از سیستم پیشنهادی با سایر روش‌ها از نظر دقت، رضایت کاربران و نرخ کلیک.

کاربردها:
این سیستم می‌تواند در پلتفرم‌های پخش موسیقی آنلاین، مانند Spotify یا Apple Music، برای افزایش تعامل کاربران و بهبود تجربه شنیداری آن‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در پیشنهادات موسیقی کمک کند.  همچنین زمان لازم برای شناسایی سلیقه‌های جدید را کاهش دهد. این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در رفتار شنیداری کاربران و بهینه‌سازی فرآیندهای ارائه محتوا منجر شود.
این موضوع نه تنها بر روی بهبود سیستم‌های توصیه‌گر تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های موسیقی نیز می‌پردازد.