Probabilistička matrična faktorizacija za sisteme preporuke u oblasti muzike 🎧🎶🎵🎼

Projekat ima za cilj da predstavi primjenu i uporedi metode probabilističke matrične faktorizacije za sisteme preporuke u oblasti muzike. Korišćeni su podaci iz baze hetrec2011-lastfm-2k koja sadrži informacije o popularnosti raznih izvođača po njihovoj slušanosti od strane korisnika, društvenoj mreži korsnika, kao i rejtinzima i žanrovima koje su korisnici dodijelili izvođačima na onlajn muzičkoj platformi Last.fm. U tu svrhu implementirana su dva naučna rada na ovu temu - PMF i KPMF.

Projekat je rađen u sklopu kursa Mašinsko učenje na Matematičkom fakultetu, Univerziteta u Beogradu. U izradi projekta su učestvovale Andrea Grbić (1036/21) i Ana Marija Đurčinova (1100/21).

Sadržaj projekta

1. Teorijski uvod

U ovom poglavlju uvodimo osnovne elemente teorije probabilističke matrične faktorizacije za sisteme preporuke. Prvo objašnjavamo osnovu metodu, a potom i njena uopštenja kroz kernelizovanu metodu matrične faktorizacije (KPMF) i ograničene kernelizovane metode matrične faktorizacije (cKPMF).
Sistemi preporuka su jedna od najuspješnijih primjena mašinskog učenja u praksi. Korišćenjem sistema muzičkih preporuka, muzičke platforme mogu da predvide, a zatim ponude odgovarajuće izvođače i pjesme svojim korisnicima na osnovu svojstava muzike koju su prethodno slušali sami korisnici. Upotrebom naprednijih modela koji su implementirani u projektu moguće je koristiti i informacije o društvenoj mreži korisnika na muzičkoj platformi u cilju pronalaženja sličnosti u muzičkom ukusu korisnika i njihovih prijatelja. Mogućnost efikasnog pružanja personalizovanih muzičkih preporuka je od suštinskog značaja za konkurentnost bilo koje platforme za slušanje muzike.

2. Skup podataka i vizuelizacija

Predstavljen je i analiziran skup podataka hetrec2011-lastfm-2k koji je korišćen u okviru projekta. U svrhu smanjenja memorijske i vremenske složenosti, izdvojen je podskup od hiljadu najslušanijih izvođača na muzičkoj platformi. Prikazane su sumarne statisitke, kao i histogrami rejtinga svih izvođača i korisnika. Primijećeno je da su podaci neizbalansirani zbog čega je bilo neophodno implementirati kompleksnije metode od osnovne probabilističke matrične faktorizacije koja nije efikasna u slučaju takvih podataka.

3. Trening modela, analiza rezultata i upoređivanje implementiranih metoda

Istrenirano je ukupno 7 modela. Dobijeni su rezultati i predikcije svih modela, što je grafički i tabelarno prikazano. Modeli su međusobno upoređeni i donesen je zaključak o tome koji je model najbolji.
Rad je implementiran u sklopu Python skriptova koji se nalaze u foleru codes, a svi rezultati su prikazani u finalnoj Jupyter demo svesci pod nazivom 03_demo_run koja približava funkcionalnosti.

4. Lista paketa i pokretanje

Prije pokretanja samog koda u Jupyter sveskama 02_skup_podataka_vizuelizacija i 03_demo_run neophodno je instalirati nestandardne biblioteke sledećim komandama:

• pip install tabulate
• pip install node2vec

Lista svih potrebnih paketa:

• pandas
• numpy
• node2vec
• sklearn
• tabulate

5. Literatura

• Probabilistic Matrix Factorization for Music Recommendation
• Kernelized Probabilstic Matrix Factorization: Exploiting Graphs and Side Information