КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
ПРОГРАМНИЙ МОДУЛЬ ПІДБОРУ МУЗИЧНИХ КОМПОЗИЦІЙ
Сергій Володимирович Сімончук, Володимир Сергійович Озеранський, Марія Анатоліївна Дячук

Остання редакція: 2026-05-22

Анотація


У роботі розглядається процес розробки програмного модуля підбору музичних композицій. Основна увага приділяється проблемі вибору музики серед великої кількості доступного контенту. Проаналізовано підходи до формування музичних рекомендацій на основі характеристик композицій, параметрів користувача та його вподобань. Запропоновано модуль, який аналізує музичний датасет, порівнює треки з вибраними критеріями та формує список рекомендованих композицій. Також передбачено можливість додавання треків до списку обраних. Розробка спрямована на скорочення часу пошуку музики та підвищення зручності користування програмою.


SOFTWARE MODULE FOR SELECTING MUSICAL COMPOSITIONS
Abstract:
The work deals with the development of a software module for selecting musical compositions. The main focus is on the problem of choosing music from a large amount of available content. Approaches to the formation of music recommendations based on composition characteristics, user parameters and preferences are analyzed. A module is proposed that analyzes a musical dataset, compares tracks with selected criteria and forms a list of recommended compositions. It is also possible to add tracks to the favorites list. The development is aimed at reducing the time of searching for music and improving the usability of the program.

Ключові слова


програмний модуль; користувач; підбір; рекомендації; параметри; відтворення; музичний контент; software module; user; selection; recommendations; parameters; playback; music content

Посилання


Celma Ò. Music Recommendation and Discovery in the Long Tail: PhD thesis. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra, 2008.

Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. 2nd ed. New York: Springer, 2015. URL: https://pzs.dstu.dp.ua/DataMining/recom/bibl/recommendersystemshandbook.pdf

Schedl M., Knees P., McFee B., Bogdanov D., Kaminskas M. Music Recommender Systems. In: Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems Handbook. 2nd ed. New York: Springer, 2015. P. 453–492. URL: https://www.ifs.tuwien.ac.at/~knees/teaching/rsss2019/RecSysHandbook2015_ch13_musicrec.pdf

Yoshii K., Goto M., Komatani K., Ogata T., Okuno H. G. Hybrid Collaborative and Content-based Music Recommendation Using Probabilistic Model with Latent User Preferences. Proceedings of the 7th International Conference on Music Information Retrieval. 2006. URL: https://scispace.com/pdf/hybrid-collaborative-and-content-based-music-recommendation-2qglndbw8e.pdf

Повний текст: PDF