Mixtape: direction-based navigation in large media collections
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
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.
Assunto
Redes sociais on-line, Processamento massivo de dados, Música
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https://archives.ismir.net/ismir2016/paper/000155.pdf