SpotifyGraph: Visualisation of User's Preferences in Music
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10422766" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10422766 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_32" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_32</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-67835-7_32" target="_blank" >10.1007/978-3-030-67835-7_32</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
SpotifyGraph: Visualisation of User's Preferences in Music
Popis výsledku v původním jazyce
Many music streaming portals recommend lists of songs to the users. These recommendations are often results of black-box algorithms (from the user's perspective). However, irrelevant recommendations without the proper justification may considerably hinder the user's trust. Moreover, user profiles in music streaming services tend to be very large, consisting of hundreds of artists and thousands of tracks. So, not only the recommendation procedure details are hidden for the user, but he/she often lacks a sufficient knowledge about the source data the recommendations are derived from. In order to cope with these challenges, we propose SpotifyGraph application. The application aims on a comprehensible visualization of the relations within the Spotify user's profile and therefore improve understandability of provided recommendations.
Název v anglickém jazyce
SpotifyGraph: Visualisation of User's Preferences in Music
Popis výsledku anglicky
Many music streaming portals recommend lists of songs to the users. These recommendations are often results of black-box algorithms (from the user's perspective). However, irrelevant recommendations without the proper justification may considerably hinder the user's trust. Moreover, user profiles in music streaming services tend to be very large, consisting of hundreds of artists and thousands of tracks. So, not only the recommendation procedure details are hidden for the user, but he/she often lacks a sufficient knowledge about the source data the recommendations are derived from. In order to cope with these challenges, we propose SpotifyGraph application. The application aims on a comprehensible visualization of the relations within the Spotify user's profile and therefore improve understandability of provided recommendations.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GJ19-22071Y" target="_blank" >GJ19-22071Y: Flexibilní modely pro hledání známé scény v rozsáhlých kolekcích videa</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
MultiMedia Modeling
ISBN
978-3-030-67835-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
379-384
Název nakladatele
Springer International Publishing
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Prague, Czech Republic
Datum konání akce
22. 6. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—