Ambientes virtuais colaborativos de composição musical têm apresentado expressivo crescimento, acompanhando a tendência de disponibilização de serviços de apoio a atividades colaborativas na Internet. Tais plataformas fornecem um meio para que pessoas possam compartilhar uma experiência musical em conjunto remotamente. A atividade de composição musical, entretanto, é influenciada por diversos fatores subjetivos de origem pessoal, social e cultural; e encontrar pessoas com objetivos convergentes para colaborar em uma criação musical em conjunto têm se demonstrado como uma tarefa complexa e desgastante. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma forma automatizada para aproximar pessoas com objetivos e preferências musicais compatíveis para colaborar entre si. Utilizando técnicas da área de sistemas de recomendação, este trabalho propõe uma abordagem híbrida de recomendação de parceiros – baseada em filtragem colaborativa e por conteúdo –, em ambientes colaborativos de composição musical. Ao longo deste trabalho, os principais conceitos e características da abordagem são apresentados, assim como um roteiro de sua implantação em um sistema real, o CODES – um ambiente de suporte à prototipação musical voltado à leigos. / Collaborative environments for musical composition have grown significantly lately, following the current tendency of providing services that support cooperative activities on the Internet. Such platforms provide a common way for people to share a musical experience remotely. However, the music composition activity is influenced by subjective factors of personal, social and cultural backgrounds. And the task of finding people with the same goals to collaborate with on a musical creation has been shown very complex and overwhelming. In this context, this dissertation explores an automated approach to approximate people with compatible objectives and musical preferences to compose together. Using techniques from the recommender systems’ area, it proposes a hybrid approach, based both on collaborative filtering and content-based recommendation, for recommending partners in collaborative environments for musical composition. Throughout this work, the key concepts, principles and characteristics of the approach are presented, as well as the details of its implementation in CODES, a real environment to support music creation by novices.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/94626 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Testa, Guilherme Gregianin |
| Contributors | Pimenta, Marcelo Soares |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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