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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

SpotifyGraph: Visualisation of User’s Preferences in Music

verfasst von : Pavel Gajdusek, Ladislav Peska

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Many music streaming portals recommend lists of songs to the users. These recommendations are often results of black-box algorithms (from the user’s perspective). However, irrelevant recommendations without the proper justification may considerably hinder the user’s trust. Moreover, user profiles in music streaming services tend to be very large, consisting of hundreds of artists and thousands of tracks. So, not only the recommendation procedure details are hidden for the user, but he/she often lacks a sufficient knowledge about the source data the recommendations are derived from. In order to cope with these challenges, we propose SpotifyGraph application. The application aims on a comprehensible visualization of the relations within the Spotify user’s profile and therefore improve understandability of provided recommendations.

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Fußnoten
1
Generally, this information is often absent for artists from English-speaking countries but mostly present for the others.
 
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Baig, M.H., Varghese, J.R., Wang, Z.: MusicMapp: a deep learning based solution for music exploration and visual interaction. In: MM 2018, pp. 1253–1255. ACM, New York (2018) Baig, M.H., Varghese, J.R., Wang, Z.: MusicMapp: a deep learning based solution for music exploration and visual interaction. In: MM 2018, pp. 1253–1255. ACM, New York (2018)
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7.
Zurück zum Zitat Peška, L., Balcar, Š.: Fuzzy D’Hondt’s algorithm for on-line recommendations aggregation. In: ORSUM@RecSys 2019, vol. 109, pp. 2–11. PMLR, 19 September 2019 Peška, L., Balcar, Š.: Fuzzy D’Hondt’s algorithm for on-line recommendations aggregation. In: ORSUM@RecSys 2019, vol. 109, pp. 2–11. PMLR, 19 September 2019
Metadaten
Titel
SpotifyGraph: Visualisation of User’s Preferences in Music
verfasst von
Pavel Gajdusek
Ladislav Peska
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_32

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