Music Recommender System based on Sentiment Analysis Enhanced with Natural Language Processing Technics

Autores/as

  • Hugo David Calderon Vilca Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Andres Leonardo Satornicio Medina Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú
  • Reynaldo Sucari Leon Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-27-1-4006

Palabras clave:

Natural language processing, neural networks, sentiment analysis, music recommendation

Resumen

In the field of computer science, many efforts have been made with respect to music recommendation in order to offer the user songs much more in line with his current context or tastes and thus also reduce the large number of musical pieces found on the web. However, there are few studies that take into account the user’s feelings for this task. In this paper we present a model and recommendation system that emphasizes sentiment analysis to make music recommendations using natural language processing, this is achieved by using different artificial intelligence tools such as Word2Vec to vectorize words and neural networks to recognize the sentimental information of the texts. In the results, we show that this approach improves the recommendation results obtained by 80% for the accuracy metrics.

Biografía del autor/a

Hugo David Calderon Vilca, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Lima

Andres Leonardo Satornicio Medina, Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú

Experto en ingeniería de software, profundización inteligencia artificial.Procesamiento de lenguaje natural

Reynaldo Sucari Leon, Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú

Docente Principal en la Universidad Nacional Autónoma de Huanta, Director del Instituto de Investigación de la UNAH, Coordinador del Grupo de Investigación en Tecnología Aplicada de la UNAH, miembro del Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación de la EPG-UNAP, Tutor Virtual en el MINEDU área Matemática y Tecnología Informática, docente de post grado (Doctorado, Maestría y Seg. Especialidad) en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Universidad Nacional del Altiplano y Universidad César Vallejo, docente invitado en diversas universidades del Perú, especialista en investigación cuantitativa, asesor, consultor y docente de estadística. Programador de software a medida para diversas instituciones. Temas de interés: Modelamiento matemático y estadístico, control de calidad, Inteligencia artificial, problemas de enseñanza-aprendizaje y administración educativa.

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Publicado

2023-03-30

Número

Vol. 27 Núm. 1 (2023): 27(1) 2023

Sección

Artículos

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