Generación automática de playlist de canciones mediante técnicas de minería de datos (Automatic generation of songs playlist using data mining techniques)
TFG para el Grado en Ingeniería Informática de la Universidad de Castilla-La Mancha
Memoria del proyecto
Desde el auge de Internet y la aparición de los primeros reproductores de MP3, a finales de los años 90, el mundo de la música en formato digital ha ido evolucionando y ganando protagonismo hasta tal punto que en 2014 superó en ingresos al formato físico.
Actualmente, mediante una suscripción a un servicio de música en streaming, tenemos acceso a más de 50 millones de canciones (este es el caso de Spotify). Ante un catálogo de música tan extenso, surge la necesidad de ayudar al usuario a descubrir o sugerir contenido acorde con sus gustos musicales, ya que este no puede dedicar todo su tiempo a buscar entre todo el contenido disponible. Aparte, la habilidad de búsqueda disminuye constantemente, ya que el contenido aumenta de forma significativa conforme pasan los años. Para solucionar este problema, se hace uso de los sistemas de recomendación. Su influencia, presencia e importancia han ido en aumento a lo largo del tiempo, ya que nos ayudan a filtrar contenido interminable.
Este proyecto tiene como objetivo construir un sistema para la creación o completado de playlists de canciones para el servicio de música en streaming Spotify. A partir de una playlist compuesta por un título y/o un conjunto inicial de canciones, nuestro sistema debe ser capaz de crear una lista desde cero (en el caso de que sólo se le proporcione el título) o completar una lista con canciones relacionadas a las facilitadas por el usuario y el título propuesto.
Since the rise of the Internet and the appearance of the first MP3 players at the end of the 1990s, the world of music in digital format has been evolving and gaining prominence to such an extent that in 2014 it surpassed the physical format in terms of revenue.
Currently, through a subscription to a streaming music service, we have access to more than 50 million songs (this is the case of Spotify). With such an extensive music catalog, the need arises to help the user to discover or suggest content according to their musical tastes since they cannot spend all their time searching through all the available content. In addition, the ability to search is constantly decreasing as the catalog increases significantly over the years. To solve this problem, we use recommendation systems. Their influence, presence, and importance have increased over time as they help us to filter endless content.
This project aims to build a system for the creation or completion of playlists of songs for the streaming music service Spotify. Starting from a playlist composed of a title and/or an initial set of songs, our system should be able to create a playlist from scratch (if only the title is available) or complete a playlist with tracks related to those provided by the user and the proposed name of the playlist.
Alumno / Student :
- Miguel Ángel Cantero Víllora
Tutores / Supervisors:
- José Antonio Gámez Martín
- Juan Ángel Aledo Sánchez