Classificação e análise de músicas para medição de popularidade

dc.contributor.advisorSilva, Leandro A. da
dc.contributor.authorRea, Antônio N.
dc.contributor.authorSilva, Douglas A. C. d
dc.contributor.authorPinto, Mateus M. Vaz
dc.date.accessioned2022-10-27T18:42:14Z
dc.date.available2022-10-27T18:42:14Z
dc.date.issued2021-12-08
dc.descriptionTCCpt_BR
dc.description.abstractO uso de streaming na área musical é uma realidade que se faz cada vez mais necessária aos artistas e usuários. Do artista no aspecto de difusão dos trabalhos e até mesmo como fonte de renda e do usuário para uso no entretenimento. Sabe-se que algumas músicas acabam fazendo mais sucesso que outras e entender as razões desse efeito é interessante para que os artistas se planejem em trabalhos futuros. Neste trabalho é proposto o uso de um algoritmo de aprendizagem de máquina conhecida como árvore de decisão para classificar músicas em popularidade. Assume-se como premissa para isso que informações extraídas das letras das músicas com uso de técnicas de processamento de linguagem natural em conjunto com atributos de métricas sonoras disponibilizadas pela plataforma Spotify possam caracterizar as músicas em sua popularidade. Os experimentos com 1247 amostras permitiram chegar em um modelo preditivo coma acurácia de 65.5%.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30938
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectanálise de músicaspt_BR
dc.subjectmedição de popularidadept_BR
dc.titleClassificação e análise de músicas para medição de popularidadept_BR
dc.typeTCCpt_BR
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Antônio N. Rea, Douglas A. C. da Silva, Mateus M. Vaz Pinto
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