Інформаційна система підбору музичних композицій згідно вподобань користувача

Abstract

Актуальність теми роботи пов’язана з розвитком цифрових музичних сервісів, які активно використовують алгоритми для персоналізованих рекомендацій. Споживання музики змінилося з фізичних форматів на цифрові платформи, де користувачі покладаються на алгоритми для відкриття нових композицій. Системи підбору музичного контенту дозволяють автоматизовано рекомендувати треки, що відповідають індивідуальним смакам слухачів, використовуючи методи аналізу контенту на основі жанру, темпу, настрою. Розробка таких систем не лише сприяє кращій взаємодії користувача з музичними платформами, але й змінює спосіб споживання музики, впливаючи на індустрію в цілому [2]. Персоналізація є важливою складовою сучасних музичних платформ. Завдяки постійному аналізу та обробці даних про слухацькі вподобання користувачів, такі системи здатні виявляти та пропонувати нові треки й виконавців, що відповідають естетичним вподобанням кожного слухача. Це забезпечує як ширше охоплення музичного контенту, так і стимулює користувачів досліджувати нові жанри, що може збагачувати їх музичний досвід і підвищувати задоволення від прослуховування. Об’єкт дослідження - об’єктом дослідження є процес пошуку та рекомендації музичного контенту в цифровому середовищі. Предмет дослідження - методи і засоби, які забезпечують створення системи для персоналізованого пошуку, генерації плейлистів та рекомендації музики на основі користувацьких вподобань та характеристик музичних творів. Мета дослідження - метою дослідження є розробка інформаційної системи, яка забезпечить користувачам можливість ефективного пошуку, організації та рекомендації музичного контенту, враховуючи їхні уподобання. Це досягається шляхом аналізу різноманітних параметрів треків та індивідуальних характеристик слухацьких вподобань. Така система має відповідати потребам сучасних користувачів, спрощуючи процес пошуку нової музики та створення персоналізованих плейлистів. Під час розробки системи було застосовано методи контент-аналізу музичних характеристик, включаючи такі параметри, як темп, тональність, інструментування та емоційний фон [1]. Додатково, для підвищення ефективності роботи платформи, реалізовано механізм інтеграції з популярними музичними базами даних (зокрема, API сервісу Spotify), що забезпечує широке охоплення та актуальність інформації про музичний контент. Окрім цього, система передбачає механізм зворотного зв’язку від користувачів, який дозволяє враховувати їхні оцінки та поведінкові характеристики під час взаємодії з контентом, що забезпечує точнішу відповідність пропонованих треків. Інтерфейс системи розроблено з акцентом на простоту і зручність, що дозволяє користувачам легко орієнтуватися у функціоналі, створювати плейлисти та знаходити нові улюблені треки. Результатом роботи є вебсервіс, який може рекомендувати треки на основі аналізу вподобань користувачів та технічних характеристик музичного контенту. Така платформа дозволяє користувачам знаходити нову музику, що відповідає їхнім індивідуальним смакам, відкривати нових виконавців і жанри, а також створювати тематичні плейлисти, що робить взаємодію з музикою цікавішою та зручнішою. Практична значущість роботи полягає у створенні платформи, яка полегшує навігацію в музичному контенті і сприяє розвитку музичної індустрії. Зокрема, система не лише покращує задоволеність користувачів, а й допомагає молодим виконавцям знайти свою аудиторію, а користувачам — розширити музичний кругозір. Розроблені алгоритми можуть знайти застосування і в інших системах рекомендацій, що базуються на аналізі великих обсягів даних і персоналізованому підході до користувача. З огляду на швидкий розвиток музичних платформ, створена система також може слугувати корисним інструментом для покращення досвіду користувачів і дослідження музичних трендів. Це важливо для музичної індустрії, оскільки дозволяє краще розуміти культурні та соціальні тенденції, що формують музичні вподобання аудиторії. Таким чином, реалізація системи підбору музичного контенту сприяє вдосконаленню користувацького досвіду та робить внесок у загальний розвиток цифрових музичних сервісів.

The relevance of the topic is related to the development of digital music services that actively use algorithms for personalized recommendations. Music consumption has shifted from physical formats to digital platforms, where users rely on algorithms to discover new songs. Music content selection systems allow automated recommendation of tracks that match the individual tastes of listeners, using content analysis methods based on genre, tempo, and mood. The development of such systems not only facilitates better user interaction with music platforms, but also changes the way music is consumed, affecting the industry as a whole [2]. Personalization is an important component of modern music platforms. By continuously analyzing and processing data on users' listening preferences, such systems are able to identify and offer new tracks and artists that match the aesthetic preferences of each listener. This ensures both a wider coverage of music content and encourages users to explore new genres, which can enrich their musical experience and increase their listening pleasure. Object of research - the object of research is the process of searching and recommending music content in the digital environment. Subject of research - methods and tools that ensure the creation of a system for personalized search, playlist generation and music recommendation based on user preferences and characteristics of musical works. Purpose of the study - the purpose of the study is to develop an information system that will provide users with the ability to effectively search, organize and recommend music content based on their preferences. This is achieved by analyzing various parameters of tracks and individual characteristics of listening preferences. Such a system should meet the needs of modern users, simplifying the process of finding new music and creating personalized playlists. The system was developed using content analysis methods of musical characteristics, including such parameters as tempo, key, instrumentation, and emotional background [1]. In addition, to improve the efficiency of the platform, a mechanism for integration with popular music databases (in particular, the Spotify API) has been implemented, which ensures wide coverage and relevance of information about music content. In addition, the system provides a user feedback mechanism that allows taking into account their ratings and behavioral characteristics when interacting with the content, which ensures more accurate matching of the proposed tracks. The system's interface is designed with a focus on simplicity and convenience, allowing users to easily navigate the functionality, create playlists and find new favorite tracks. The result is a web service that can recommend tracks based on the analysis of user preferences and technical characteristics of music content. This platform allows users to find new music that suits their individual tastes, discover new artists and genres, and create thematic playlists, making interaction with music more interesting and convenient. The practical significance of the work is to create a platform that makes it easier to navigate music content and contributes to the development of the music industry. In particular, the system not only improves user satisfaction, but also helps young artists find their audience and users broaden their musical horizons. The developed algorithms can also be used in other recommendation systems based on the analysis of large amounts of data and a personalized approach to the user. Given the rapid development of music platforms, the created system can also serve as a useful tool for improving user experience and researching music trends. This is important for the music industry, as it allows for a better understanding of the cultural and social trends that shape the audience's music preferences. Thus, the implementation of a music content selection system helps to improve the user experience and contributes to the overall development of digital music services.