title: System for determining music preferences
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ромашов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Romashov Dmitriy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат технических наук, доцент В.М. Гришкин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Engineering, Associate Professor V.M. Grishkin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012213
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4292
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Большинство рекомендательных систем дают рекомендации на основе оценок пользователей или атрибутов предметов, а не на их содержимом. Целью данной работы является исследование возможности поиска похожих песен, учитывая их амплитудно-частотный спектр. Для нахождения амплитудно-частотного спектра сигнала к музыкальной композиции применяется быстрое преобразование Фурье. По полученным амплитудам выбираются параметры, по которым можно отличать музыкальные композиции друг от друга. Каждая музыкальная композиция представляется вектором из параметров, таких как математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение, медиана, коэффициенты эксцесса и асимметрии. Эти векторы параметров используются в работе алгоритмов классификации. В качестве алгоритмов классификации использовались метод опорных векторов, метод k ближайших соседей и решающее дерево. Исследование проводилось на трёх выборках песен разных людей.  Полученные результаты были оценены и проанализированы. На основе проведённых опытов можно заключить, что выбранный подход имеет право на жизни, однако, чтобы сделать заключительный вывод, необходимо провести эксперименты на большем числе музыкальных композиций.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Most modern recommender systems provide recommendations based on user ratings or attributes of objects and not on their content. The aim of this work is to investigate the possibilities of finding similar songs, considering their amplitude-frequency spectrum. Fast Fourier transform is applied to a musical composition for finding an amplitude-frequency spectrum of the signal. Based on the obtained amplitudes are chosen the parameters by which the musical composition can be distinguished from each other. Each song is represented by a vector of parameters such as the mathematical expectation, standard deviation, median, kurtosis, and asymmetry. These vectors of parameters are used in the classifiers. As the classification algorithms were used support vector, k-nearest neighbors algorithm and decision tree. The research was conducted on three sets of songs from different people. The results were evaluated and analyzed. On the basis of conducted experiments can conclude that the chosen approach has the right to live, however, to make a final conclusion, it is necessary to conduct experiments on a larger number of musical compositions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: амплитудно-частотный спектр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод опорных векторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод k ближайших соседей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: решающее дерево
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: перекрёстная проверка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommender system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: amplitude-frequency spectrum
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: support vector machine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: k-nearest neighbors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сross-validation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: System for determining music preferences
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Система определения музыкальных предпочтений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4292/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,02 MB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4292/2/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,45 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4292/6/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,62 kB