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| Acadêmico(a): Patrícia Gonsalves |
| Título: BALAIO SONORO: UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO DE MÚSICA |
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| Conclusão: |
Esse trabalho apresentou o desenvolvimento de uma aplicação de recomendação de música utilizando a técnica de recomendação híbrida, tendo como principal objetivo a recomendação de artistas a partir das ações realizadas pelo usuário dentro da aplicação.
A aplicação foi implementada em uma arquitetura cliente-servidor. A camada cliente foi desenvolvida utilizando a linguagem de programação Javascript com o auxilio do HTML5, CSS3 e Bootstrap. Foi utilizada a base de dados da MusicBrainz para obter a lista de artista e suas respectivas informações e a API do EchoNest para consultar os artistas mais comentados na semana e para fazer recomendações. A camada servidor foi implementada com a linguagem de programação Python utilizando o framework Django.
Os resultados obtidos a partir de testes com usuários mostraram-se satisfatórios com um total de 75% de usuários que acham que a aplicação atende o objetivo de recomendar artistas. Também é possível citar que 100% dos usuários que testaram a aplicação a consideram boa.
A principal limitação da aplicação é apresentar falhas ao avaliar um usuário. Outra limitação apresentada é a de não permitir buscas por artistas brasileiros, apenas estrangeiros.
A partir da aplicação desenvolvida foram apresentadas técnicas e ferramentas que podem servir para o desenvolvimento de novas aplicações. Também foi desenvolvido um algoritmo que é capaz de realizar recomendações com base em uma pontuação. Finalmente, a aplicação desenvolvida pode ser utilizada por usuários que gostam de música e de conhecer novos artistas. |
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