📄Работа №193376

Тема: РАЗРАБОТКА ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ МУЗЫКАЛЬНОГО АУДИО-СТРИМИНГА С РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ

Характеристики работы

▣

Тип работы Дипломные работы, ВКР

Предмет Информатика и вычислительная техника

📄

Объем: 44 листов

📅

Год: 2017

👁️

4300 руб.

🛒 Купить работу

Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям

Узнать цену на написание

ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание 📖 Аннотация 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить

📋 Содержание

Реферат
Введение 4
1. Рекомендательные системы и алгоритмы подбора 5
1.1. Фильтрация содержимого 6
1.2. Коллаборативная фильтрация 9
1.3. Гибридные методы фильтрации 13
1.3.1. Построение единой рекомендательной модели 13
1.3.2. Внедрение item-based характеристик в user-based системы 14
1.3.3. Внедрение user-based характеристик в item-based системы 14
1.3.4. Раздельное внедрение рекомендательных систем 15
2. Понятие музыкального аудио-стриминга и анализ существующих
решений 16
2.1. Понятие музыкального аудио-стриминга 16
2.2. Pandora Internet Radio 17
2.3. Spotify 19
2.4. Яндекс.Радио 21
3. Определение параметров оценивания музыки 24
4. Определение требований к системе 27
5. Анализ требований 30
5.1. Слушать музыку 30
5.2. Отобразить текст песни 30
5.3. Сменить композицию 31
5.4. Управлять проигрывателем 31
5.5. Добавить композицию 32
6. Проектирование архитектуры приложения 33
7. Реализация 37
Заключение 40
Литература

📖 Аннотация

Работа посвящена разработке веб-приложения для музыкального стриминга, интегрированного с рекомендательной системой. Актуальность исследования обусловлена необходимостью преодоления ограничений существующих сервисов, которые зачастую предлагают пользователю лишь явно запрошенный контент, не обеспечивая эффективного персонализированного обнаружения новой музыки на основе анализа множества параметров. В рамках методологии унифицированного процесса разработки программного обеспечения были последовательно решены задачи анализа рекомендательных алгоритмов, включая коллаборативную и контентную фильтрацию, выявления требований к системе и параметров оценивания музыкальных композиций, проектирования архитектуры и непосредственной реализации. В результате создано функционирующее веб-приложение, ключевым компонентом которого является алгоритм подбора рекомендаций, а также реализован служебный скрипт для администрирования музыкальной коллекции. Практическая значимость работы заключается в том, что разработанное решение демонстрирует жизнеспособный подход к построению стримингового сервиса и может быть использовано как прототип для дальнейшего развития, а его архитектурные и алгоритмические решения представляют интерес для разработчиков в области рекомендательных систем. Проведенный анализ научной литературы по методам фильтрации и рекомендаций обеспечил теоретическую основу для проектирования системы.

📖 Введение

С развитием способов передачи информации и, в частности, сети Интернет искать любимые композиции и слушать хорошую музыку не вызывает особых проблем. В Интернете активно распространяются сервисы, помогающие пользователям найти композиции по названию, исполнителю, жанру, а также, предлагающие подобрать композицию в зависимости от Ваших предпочтений в музыке, Ваших личностных качеств, настроения, погодных условий и тому подобных характеристик.
Целью данной работы была поставлена разработка веб-приложения музыкального аудио-стриминга, помогающего не только в поиске запрошенных композиций, но и предлагающего похожую на искомую музыку, которую пользователь не запрашивал напрямую ранее. Для достижения этой цели необходимо изучить алгоритмы подбора рекомендаций, а также, определить список необходимых параметров для сравнения музыкальных композиций при подборе рекомендаций. Далее, нужно точно определить понятие музыкального аудио-стриминга и изучить, в рамках этой задачи, существующие аналогичные решения. Далее, составить набор требований к разрабатываемой системе, проанализировать их и после этого переходить, непосредственно, к проектированию и реализации.
Таким образом, в соответствии с унифицированным процессом [1] требуется решить задачи:
1. Изучение рекомендательных систем и алгоритмов подбора.
2. Выявление требований к системе и определение параметров оценивания музыки для использования в алгоритме подбора.
3. Анализ вариантов использования.
4. Проектирование архитектуры приложения.
5. Реализация приложения.

✅ Заключение

Таким образом, в рамках выпускной квалификационной работы были выполнены задачи определения требований, анализа и проектирования, был реализован скрипт для добавления композиций в коллекцию, который будет полезен для администратора приложения. Было реализовано веб-приложение музыкального аудио-стриминга с рекомендательной системой, и поставленная цель была достигнута.
На данный момент приложение не размещено для общего доступа во избежание нарушения авторских прав, но в достаточной мере функционирует и может быть использовано по прямому назначению для поиска и прослушивания музыки.
В дальнейшем планируется дополнить основной функционал приложения, а также провести ряд улучшений. Также планируется работа над архитектурой и реализацией проекта для оптимизации кода, улучшения производительности, внешнего вида и удобства использования приложения.

Нужна своя уникальная работа?

Срочная разработка под ваши требования

Рассчитать стоимость

ИЛИ

Поиск аналога

📕 Список литературы

1. Якобсон А. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения : пер. с англ. В. Горбунков / А. Якобсон, Г. Буч, Дж. Рамбо - Спб.: Питер, 2002. - 496 с.
2. Adomavicius G. Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions / G. Adomavicius, A. Tuzhilin // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. - 2005. - Vol. 17, №6. - P. 734-749.
3. G. Salton Automatic Text Processing // Addison-Wesley. - 1989.
4. M. Pazzani Learning and Revising User Profiles: The Identification of Interesting Web Sites. / M. Pazzani, D. Billsus // Machine Learning. - 1997. - Vol.
27. - P. 313-331.
5. Е. Rich User Modeling via Stereotypes // Cognitive Science. - 1979. - Vol.
3. - P. 329-354.
6. D. Goldberg Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry / D. Goldberg, D. Nichols, B.M. Oki, D. Terry // Comm. ACM. - 1992. - Vol. 35, №12. - P. 61-70.
7. J.S. Breese Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / J.S. Breese, D. Heckerman, C. Kadie // Proc. 14th Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence. - 1998.
8. C.C. Aggarwal Horting Hatches an Egg: A New Graph-Theoretic Approach to Collaborative Filtering / C.C. Aggarwal, J.L. Wolf, K-L. Wu, P.S. Yu // Proc. Fifth ACM SIGKDD Int’l Conf. Knowledge Discovery and Data Mining. - 1999.
9. P. Resnick GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews / P. Resnick, N. Iakovou, M. Sushak, P. Bergstrom, J. Riedl // Proc. 1994 Computer Supported Cooperative Work Conf. - 1994.
10. U. Shardanand Social Information Filtering: Algorithms for Automating “Word of Mouth” / U. Shardanand, P. Maes // Proc. Conf. Human Factors in Computing Systems. - 1995.
11. B. Sarwar Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms / B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, J. Riedl // Proc. 10th Int’l WWW Conf. - 2001.
12. J. Delgado Memory-Based Weighted-Majority Prediction for Recommender Systems / J. Delgado, N. Ishii // Proc. ACM SIGIR ’99 Workshop Recommender Systems: Algorithms and Evaluation. - 1999.
13. A. Nakamura Collaborative Filtering Using Weighted Majority Prediction Algorithms / A. Nakamura, N. Abe //Proc. 15th Int’l Conf. Machine Learning. - 1998.
14. A.I. Schein Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations / A.I. Schein, A. Popescul, L.H. Ungar, D.M. Pennock // Proc. 25th Ann. Int’l ACM SIGIR Conf. - 2002.
15. А. В. Заболеева-Зотова Латентный семантический анализ: новые решения в Internet / А. В. Заболеева-Зотова, А. Ю. Пастухов, П. В. Сердюков, Н. А. Козлова, С. А. Чернов // Информационные технологии. - 2001. - №6.
... всего 31 источников

🖼 Скриншоты

Pandora Internet Radio

🛒 Оформить заказ

⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

Имя

E-mail

Дополнительная информация

Предоставляемые услуги, в том числе данные, файлы и прочие материалы, подготовленные в результате оказания услуги, помогают разобраться в теме и собрать нужную информацию, но не заменяют готовое решение.

Всегда отправляем файлы и чек на почту

Ник или номер телефона

Укажите ник или номер. После оформления заказа откройте бота @workspayservice_bot для подтверждения. Это нужно для отправки вам уведомлений.

С условиями приобретения работы согласен

📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить ⬆️

Оценка стоимости

Предмет *

Гуманитарные дисциплины

Педагогика и образование

Правовые дисциплины

Экономические дисциплины

Технические дисциплины

Биология и медицина

Другое

Естественные науки и экология

Иностранные языки

Математические дисциплины

Программирование и IT

Физика и астрофизика

Химия

Пожалуйста, выберите предмет работы.

Тип работы *

Написание учебных работ

Написание научных работ

Тесты, задачи и экзаменационные материалы

Отчеты по практике

Научные публикации

Эссе и творческие работы

Презентации и защита

Чертежи и графика

Переводы

Программирование и IT

Бизнес и маркетинг

Копирайтинг и работа с текстом

Анализ и исследования

Рецензии и отзывы

Оформление и доработка

Подготовка документов

Методические разработки

Консультации и онлайн-помощь

Прочее

Написание работ

Пожалуйста, выберите тип работы.

Объем работы * Пожалуйста, укажите объем работы.

Срок выполнения * Пожалуйста, укажите срок выполнения.

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (211431)

Статьи

»» Все статьи

Вход в личный кабинет