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RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

versión impresa ISSN 1646-9895

Resumen

BARRAGAN, Mauricio Sánchez; CHANCHI, Gabriel Elías  y  CAMPO, Wilmar Yesid. Sistema de recomendación para contenidos musicales basado en el análisis afectivo del contexto social. RISTI [online]. 2020, n.39, pp.100-113. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.39.100-113.

En la actualidad gracias a la difusión de las redes sociales, se hace necesario aprovechar el contexto social de un usuario, con el fin de enriquecer la toma de decisiones en los sistemas inteligentes. Así, este artículo se centra en el estudio afectivo del contexto social de un usuario, para enriquecer la recomendación de contenidos multimedia musicales más relevantes. De este modo, se propone como aporte un sistema de recomendación de contenidos musicales, el cual relaciona el análisis sentimental del contexto social de un usuario a través de la red social twitter con el análisis sentimental de las letras de las canciones. Así, este artículo presenta los diferentes componentes asociados al sistema de recomendación, tales como: dataset de contenidos musicales, método computacional basado en un clasificador bayesiano encargado de la predecir contenidos musicales a partir del análisis del contexto social del usuario y servicio de música en línea.

Palabras clave : Análisis de sentimientos; contenidos musicales; contexto; sistema de recomendación.

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