System rekomendacji artystów – RAMA

- autor: tsissput

Chciałbym podzielić się z Wami paroma ciekawymi informacjami o projekcie badawczym o nazwie RAMA (Releational Artist Maps) na który natrafiłem szukając materiałów związanych z systemami przetwarzania i rozpoznawania dźwięków. Narzędzie Releational Artist Maps jest aplikacją internetową do wizualizacji interakcji pomiędzy twórcami muzyki na podstawie informacji zebranych z sieci internetowej. Wykorzystuje ona dane o około 200000 artystów i 3 milionów etykiet, zebrane z Last.fm ‚s API. Dane te obejmują podobieństwa artystów, powiązane z nimi tagi oraz ich popularność.

RAMA zapewnia jednocześnie dwie możliwości wizualizacji informacji:
• Mapę zbudowaną z danych podobieństwo artystów, modelowaną jako system fizyczny za pomocą biblioteki Arbor.js (biblioteka Arbor wykorzystuje technologię jQuery http://arborjs.org/).
• Nakładanie etykiet zawierających zdefiniowane przez użytkownika tagi na wybranych artystów.

RAMA podkreśla podobieństwa, jak również główne różnice między artystami, użytkownicy mogą działać w interakcji do wygenerowanego wykresu na różne sposoby:
• możliwa jest zmiana szczegółowości wykresu, poprzez ograniczenie ilości odnóg
• opcjonalnie użytkownik może edytować wykresy ręcznie, usuwając część artystów i rozszerzając wykres o sąsiednich artystów.

Na wykresach prezentowane są informacje o artyście, długość krawędzi jest wskaźnikiem podobieństwa pomiędzy dwoma artystami, wielkości węzła (rozmiar czcionek) stanowi popularność artysty. Począwszy od konkretnego zapytania użytkownika (na przykład „Coldplay”) lub też ostatniego utworu słuchanego w Last.fm przez konkretnego użytkownika o danej nazwie RAMA zbuduje wykres rekurencyjnie obrazując najbardziej podobnych artystów do artysty podanego w zapytaniu lub też ostatniego przesłuchiwanego utworu.

Na rysunkach poniżej zaprezentowano wygenerowane wykresy dla formacji „Coldplay”.

Rys. 1. Wykres przedstawia minimalny poziom szczegółowości podobieństw artystów w stosunku do formacji „Coldpaly”.

Rys. 2. Wykres przedstawia maksymalny poziom szczegółowości podobieństw artystów w stosunku do formacji „Coldpaly”.

Dzięki wykorzystaniu w narzędziu Releational Artist Maps również YouTube API użytkownicy mogą słuchać muzyki podczas odkrywania mapy i jeśli im się spodoba to, co aktualnie odtwarzają, możliwe jest, aby dodać utwory do listy odtwarzania, które można później swobodnie eksportować do pliku tekstowego, a następnie ponownie załadować do narzędzia RAMA (lub innych aplikacji, które umożliwiają wczytywanie utworów wybranych artystów z zasobów Internetu na podstawie listy zdefiniowanej w pliku tekstowym).

Strategia używana do rysowania wykresu został zainspirowana przez fizyczny model sprężyny: wszyscy artyści mają przypisane „wagi”, które są proporcjonalne do ich popularności a krawędzie łączących artystów mają proporcjonalne do podobieństwa między tymi artystami szacowanego na podstawie przypisanej wagi oraz gatunku muzyki. Procedura tworzenia wykresu w czasie odbywa się w czasie rzeczywistym aż wykres osiąga równowagę. Użytkownik może również za pomocą kliknięcia myszką na wybranego artystę przemieścić go w inne miejsce wykresu z zachowaniem jego wcześniejszych powiązań. Dodatkowo po najechaniu kursorem na wybranego artystę na wykresie podświetlają się tagi związane z gatunkiem muzyki który jest wykonywany przez artystę.

Rysunek 3 pokazuje fragment z możliwych odpowiedzi serwera na zapytanie użytkownika o zespół „Radiohead”. Współrzędne 2D (np. 48.96:44.77, określają bliskość tzn. podobieństwo artystów) podobnych artystów dla „Radiohead” (oryginalny wykonawca) i „Sigur Ros „(jeden z podobnych artystów znalezionych na zasadzie analizy) są wytłuszczone. Tagi, które będą później przedstawione na wykresie są sortowane według znaczenie dla tych konkretnych wykonawców (np. „alternatywny rock” jest bardziej odpowiednie niż „elektronika” dla zespołu „Radiohead”).

Rys. 3. Przykładowa odpowiedź serwera na zapytanie użytkownika.

Podsumowują obecny prototyp stanowi prosty, ale skuteczny interfejs do poruszania się po sieci podobnych artystów, co pozwala użytkownikom na wzbogacanie wiedzy o poszukiwanych artystach, i łatwiejsze odkrywanie nowe zespołów podobnych do poszukiwanych artystów. Z doświadczeń możemy stwierdzić, że system skutecznie pozwala na identyfikację grup ściśle powiązanych zespołów i artystów (takich jak na przykład byłych członków zespół, którzy rozpoczęli swoją własną karierę solową). Dodatkowa procedura wizualizacji podkreśla także główne różnice między artystami, pozwalając użytkownikowi również sprawdzić jakie są najbardziej charakterystyczne cechy artystów. System RAMA powstał na początku 2005 roku obecna wersja jest już 3 prototypem udostępnionym w sieci internetowej. Zespół twórców cały czas rozwija projekt. Ich celem jest stworzenie platformy do rekomendacji muzyki oraz artystów, którego interfejs będzie interesujący a jednocześnie tak prosty jak to tylko możliwe. Materiały oraz postęp prac dotyczący systemu RAMA zostały przedstawione w ostatnim roku na międzynarodowej konferencji ISMIR (The International Society for Music Information Retrieval). Autorami projektu jest grupa sześciu Portugalczyków: Fabien Gouyon, Luis Sarmento, Nuno Cruz, Diogo Costa, Bruno Gustavo Costa, Joana Fernandes Gomes. Projekt rozwijany jest dzięki funduszom Unii Europejskiej oraz grantom przyznamy przez rząd Portugalii.

Gdyby ktoś był zainteresowany dodatkowymi informacjami na temat projektu RAMA zapraszam do odwiedzenia poniższych publikacji dotyczących dostępu prac oraz ewentualne odwołanie się do źródeł podanych na końcu publikacji:

  • Gouyon F., Cruz N., Sarmento L. „A Last.fm and YouTube Mash-up for Music Browsing and Playlist Edition” Late-Breaking Demo Session, International Conference on Music Information Retrieval, Miami, 2011.
  • Costa D., Gouyon F., Sarmento L. „RAMA: An Interactive Artist Network Visualization Tool” Late-Breaking Demo Session, International Conference on Music Information Retrieval, Kobe, 2009.
  • Sarmento L., Gouyon F., Costa B., Oliveira E. „Visualizing Networks of Music Artists with RAMA” International Conference on Web Information Systems and Technologies, Lisbon, 2009.
  • Costa B., Gouyon F., Sarmento L. „A Prototype for Visualizing Music Artist Networks” International Conference on Digital Arts, Porto, 2008.

Źródła:
1. N. Bernardini, X. Serra, M. Leman, G. Widmer, G. DePoli, (eds) “A Roadmap for Sound and Music Computing”, 2007 (http://smcnetwork.org/roadmap)
2. S. Jordà,, M. Kaltenbrunner, G. Geiger and R. Bencina, R. “The Reactable*”, Proceedings of the International Computer Music Conference, 2005
3. E. Pampalk and M. Goto “MusicSun: A New Approach to Artist Recommendation.” Proceedings of the International Conference on Music Information Retrieval, 2007

Autor: Łukasz Kujaciński

Advertisements

Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Log Out / Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Log Out / Zmień )

Facebook photo

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Log Out / Zmień )

Google+ photo

Komentujesz korzystając z konta Google+. Log Out / Zmień )

Connecting to %s

%d blogerów lubi to: