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Tipo: Artigo de Evento
Título: Mixtape: direction-based navigation in large media collections
Autor(es): Joao Paulo V. Cardoso
Luciana Fujii Pontello
Pedro Henrique Fernandes de Holanda
Bruno Guilherme
Ana Paula Couto da Silva
Olga Goussevskaia
Resumen: In this work we explore the increasing demand for novel user interfaces to navigate large media collections. We implement a scalable data structure to store and retrieve similarity information and propose a novel navigation framework that uses geometric vector operations and real-time user feedback to direct the outcome. In particular, we implement this framework in the domain of music. To evaluate the effectiveness of the navigation process, we propose an automatic evaluation framework, based on synthetic user profiles, which allows to quickly simulate and compare navigation paths using different algorithms and datasets. Moreover, we perform a real user study. To do that, we developed and launched Mixtape, a simple web application that allows users to create playlists by providing real-time feedback through liking and skipping patterns.
Abstract: Neste trabalho exploramos a crescente demanda por novas interfaces de usuário para navegar em grandes coleções de mídia. Implementamos uma estrutura de dados escalável para armazenar e recuperar informações de similaridade e propomos uma nova estrutura de navegação que utiliza operações de vetores geométricos e feedback do usuário em tempo real para direcionar o resultado. Em particular, implementamos esta estrutura no domínio da música. Para avaliar a eficácia do processo de navegação, propomos uma estrutura de avaliação automática, baseada em perfis sintéticos de utilizadores, que permite simular e comparar rapidamente caminhos de navegação utilizando diferentes algoritmos e conjuntos de dados. Além disso, realizamos um estudo de usuário real. Para isso, desenvolvemos e lançamos o Mixtape, um aplicativo web simples que permite aos usuários criar playlists fornecendo feedback em tempo real por meio de curtidas e pulos de padrões.
Asunto: Redes sociais on-line
Processamento massivo de dados
Música
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/73922
Fecha del documento: 2016
metadata.dc.url.externa: https://archives.ismir.net/ismir2016/paper/000155.pdf
metadata.dc.relation.ispartof: International Society for Music Information Retrieval Conference
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