Recomendando música pela web
Uma amiga minha (duas na verdade. Carol@Washington e Adrianinha@Atlanta) me deu uma dica outro dia: “confere o pandora”. Pandora é um dos inúmeros sistemas de recomendação de músicas na web. Há várias formas de se recomendar música para as pessoas.
Os papers mais recentes que tentam fazer isso de forma automática e puramente computacional, citam o uso de algoritmos como SVM, Adaboost, Árvores de decisão, tendendo a obter melhores resultados com Adaboost, até onde me lembro.
Mas o fato é que recomendar música não é fácil, porque é difícil definir quais são as variáveis que levam uma pessoa a gostar de uma música, e qual a relação que vai levar aquela pessoa a gostar da próxima recomendação. Por isso, para a maioria das aplicações reais, ainda usamos o elemento humano para resolver o problema.
Prá quem não sabe, o Pandora tem um pool de vários especialistas (uns anos atrás, era algo em torno de 100 pessoas) que ficavam todos os dias triando e classificando manualmente um monte de músicas todos os dias. Nada escalável isso, mas certamente, de qualidade. Um processo bastante caro, mas pelo feedback do que se vê por aí, bastante eficiente também.
Os concorrentes? A Amazon, com seu filtro colaborativo (já falamos dele) e a Last.FM que usa um sistema de recomendação social a la redes sociais, tradicionalzão.
Pena que o Pandora só funciona para usuários rastreados em IPs dentros dos Estados Unidos…
Mas nem tudo está perdido.
O último que me chamou a atenção, eu não sei que método usa, mas inova mais na interface, simplesmente sensacional: o musicovery (dica da Rosi, que está se esbaldando na especialização dela em Design de Interação na IEC-MG). Pessoalmente, eu fiquei maravilhado com esse negócio.
E ele funciona para os brazucas. ![]()
