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dc.contributor.advisorEck, Douglas
dc.contributor.authorMaillet, François
dc.date.accessioned2010-07-07T15:41:02Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONen
dc.date.available2010-07-07T15:41:02Z
dc.date.issued2010-05-05
dc.date.submitted2009-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/3875
dc.subjectApprentissage automatiqueen
dc.subjectRecommandation musicaleen
dc.subjectSimilarité musicaleen
dc.subjectApplication automatique d’étiquettesen
dc.subjectGénération de liste d’écouteen
dc.subjectTraitement de signalen
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectMusic recommendationen
dc.subjectMusic similarityen
dc.subjectAutomatic tagging of musicen
dc.subjectPlaylist generationen
dc.subjectSignal processingen
dc.subject.otherApplied Sciences - Computer Science / Sciences appliqués et technologie - Informatique (UMI : 0984)en
dc.titleAlgorithmes de recommandation musicaleen
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiqueen
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sen
etd.degree.nameM. Sc.en
dcterms.abstractCe mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.en
dcterms.abstractThis thesis is composed of three papers which unite under the general theme of large-scale music recommendation. The first paper presents a recommendation technique that works by collecting text descriptions of items and using this textual aura to compute the similarity between them using techniques drawn from information retrieval. We show how this representation can be used to explain the similarities between items using terms from the textual aura and further how it can be used to steer the recommender. Because our system is content-based, it is not victim of the usual problems associated with collaborative filtering recommenders like the cold start problem. The second paper presents a machine learning model which automatically applies tags to music. The model uses features extracted from the audio files and was trained on a very large data set constructed with social data from the online community Last.fm. The third paper presents an approach to generating steerable playlists. We first demonstrate a method for learning song transition probabilities from audio features extracted from songs played in professional radio station playlists. We then show that by using this learnt similarity function as a prior, we are able to generate steerable playlists by choosing the next song to play not simply based on that prior, but on a tag cloud that the user is able to manipulate to express the high-level characteristics of the music he wishes to listen to.en
dcterms.languagefraen


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