Recomendacion PGMusica

PGMÚSICA
SISTEMA DE RECOMENDACIÓN
DE MÚSICA

Tutores
Msc. Guillermo Moncecchi
Msc. Diego Garat

Integrantes
Leticia Betarte
Rodrigo Machado
Valeria Molina

Instituto de Computación
Facultad de Ingeniería
Universidad de la República
2005 - 2006

RESUMEN
Los sistemas de recomendación tratan de ser una alternativa al proceso social de
recomendación: ese acto habitual que se practica al recurrir alas opiniones de
conocidos o expertos cuando se tiene que tomar una decisión para adquirir algo
sin tener la suficiente información para ello. Éstas son generalmente decisiones
sencillas en el entorno de la vida cotidiana, como qué libro leer, qué película ver,
qué música escuchar o qué lugares visitar.
Una de las técnicas que se utiliza en este tipo de sistemas es el filtrado
colaborativo: serecomiendan elementos que han gustado a usuarios con
preferencias similares. Por esta razón, se recolectan preferencias sobre los
elementos y a partir de ellas se calculan las recomendaciones. En el diseño de
estas aplicaciones se deben tener en cuenta algunos aspectos entre los cuales se
destacan: cómo se recolectan las preferencias, qué se sugiere a los nuevos
usuarios dado que se cuenta con pocainformación (cold start), la privacidad de la
información y el volumen de datos.
En este trabajo se realiza un estudio sobre las técnicas que se aplican en este tipo
de sistemas, en particular la de filtrado colaborativo, se describen los algoritmos
y métricas más utilizados así como las problemáticas que se presentan a la hora
de su diseño. En relación a los aspectos que merecen ser considerados,se realiza
especial hincapié en el problema del Cold Start así como en el de la recolección de
preferencias implícitas, generando soluciones aplicadas al dominio de la música.
El resultado es un sistema de recomendación de música basado en Filtrado
Colaborativo, denominado PGMúsica. Este sistema consta principalmente de tres
partes. Una de ellas es una extensión de la aplicación de audio Winampdonde el
usuario obtiene recomendaciones de canciones que le son enviadas mediante
streaming: el contenido de audio es reproducido durante su transmisión sin que
sea descargado en la propia máquina del usuario. Estas canciones son transferidas
desde otros clientes, generando a este nivel una arquitectura Peer-to-Peer. Otra
parte, es un sitio Web donde se puede consultar la información relativa a lainteracción del usuario con el sistema, así como el detalle de las recomendaciones
realizadas. La tercer parte y la más importante, es el servidor donde se calculan
las recomendaciones. El algoritmo utilizado es el algoritmo basado en memoria,
donde el cálculo de similitud entre usuarios se realiza mediante el coeficiente de
correlación de Pearson.

Palabras claves: sistemas de recomendación,filtrado colaborativo, streaming,
arquitectura peer-to-peer.

INDICE
Capítulo 1
1.1
1.2

Introducción .................................................................................. 7

Objetivos y Resultados esperados ................................................................9
Organización del Documento ..................................................................... 10

Capítulo 2Sistemas de Recomendación basados en Filtrado Colaborativo .... 11

2.1
Algoritmos .............................................................................................. 12
2.1.1 Algoritmos basados en memoria ............................................................12
2.1.2 Algoritmos Basados en el Modelo ...........................................................15
2.2
Procedimientos yMétricas de evaluación .................................................... 16
2.3
Consideraciones de diseño ........................................................................18
2.3.1 Recolección de Preferencias................................................................... 18
2.3.2 Cold Start ..............................................................................................