專案簡介
專案代表姓名:
黃朝源
任職單位:
IBM
職稱:
軟體全球化架構師
電子信箱:
huangcy@tw.ibm.com
專案題目:
基於評論相似度推薦使用者歌曲
作業平台:
Android,Windows
程式語言:
Java,PHP,Python,Ruby
介面顯示支援語言:
產品或服務定義:
現在在網路上,有基於音樂特徵(弦律、節奏、曲風...)、作者敘述 去推薦音樂(同調調、同情緒)也有採用評論當特徵的,但單純用評論相似度的目前還沒找到。

我們要做的是,基於評論相似度推薦用戶另一首可能是非用戶熟悉語言的歌曲
技術功能描述:
歌曲評論相似度的特徵可以有:
- 語句的情緒
- 使用的語言比例
- 評論按讚數
- 點擊率與評論數之比例
- 評論人數之於評論數之比例
- 評論品質(洗版、垃圾評論)
- 回聽率評論(例如:2016年還在聽的請報到

依照以上條件,推薦使用者下一首要聽的歌曲(與現在聽的這一首得相似度)
輸入輸出資料:
Demo網頁
例如: 使用者可以設定,要系統推薦評論相似度多高的歌曲
主要還是專注在留言評論的text analysis
參考資料:
https://www.ibm.com/watson/developercloud/tone-analyzer.html
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