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Selon un nouveau rapport, les algorithmes de recommandation musicale sont les meilleurs pour la musique grand public

Une équipe de chercheurs a analysé l’exactitude des recommandations musicales générées par des algorithmes pour les auditeurs de musique grand public et non grand public. L’ensemble de données qu’ils ont analysé contenait les historiques d’écoute de 4 148 utilisateurs qui ont utilisé Last.fm pour suivre leurs habitudes d’écoute.

Les chercheurs ont découvert que la qualité des algorithmes de recommandation musicale pour la musique non grand public laisse beaucoup à désirer

Les auditeurs de musique non traditionnels ont été classés par un algorithme dans les catégories suivantes en fonction des types de musique qu’ils écoutaient le plus fréquemment:

  • Genres musicaux avec uniquement des instruments acoustiques (folk)
  • Utilisateurs de musique à haute énergie (hard rock, hip-hop)
  • Utilisateurs d’acoustique sans voix (ambiant)
  • Musique à haute énergie sans voix (électronique)

En utilisant leur modèle, les chercheurs pourraient prédire la probabilité que les auditeurs de musique non traditionnels aimeraient que les recommandations leur soient fournies par les algorithmes. Les chercheurs ont constaté que les personnes qui écoutaient de la musique à haute énergie (hard rock, hip-hop) recevaient les recommandations musicales les moins précises. Ceux qui écoutaient de la musique ambiante ont obtenu les recommandations les plus précises de l’algorithme.

Il convient de noter que l’ensemble de données est extrait de Last.fm n’est pas représentatif de tous les services de streaming musical. Mais les auteurs de l’étude soulignent qu’elle pourrait encore être utilisée pour perfectionner des algorithmes musicaux pour des auditeurs non traditionnels.

Article complet en anglais par ASHLEY KING dans Digital Music News : https://bit.ly/3cEOtmq

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