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dc.contributor.authorDelgado Mattos, Alessandra
dc.contributor.authorMeza Lovón, Graciela
dc.date.accessioned2017-06-21T19:51:06Z
dc.date.available2017-06-21T19:51:06Z
dc.date.issued2013-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11818/812
dc.descriptionPresentación que se llevó a cabo durante el V Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2013 del 22 al 25 de octubre de 2013 en Lima, Perú. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.es_PE
dc.description.abstractEn los últimos años la cantidad de aplicaciones orientadas a la industria musical ha incrementado considerablemente. Las opciones que estas nuevas aplicaciones ofrecen cada vez se van tornando más complejas y sofisticadas, puesto que las expectativas de los usuarios se van haciendo más exigentes. Hoy día ya no basta con aplicaciones musicales que sólo sirvan como simples reproductores de archivos de audio, los usuarios precisan de más opciones y funcionalidades, siendo uno de éstos, los sistemas automáticos de recomendación musical basada en los gustos y preferencias de dicho usuario. Entonces, para poder obtener una recomendación musical óptima se enfrentan tres problemas: el primero es cómo recuperar la información musical, el segundo problema es la ponderación de la información recuperada para poder clasificar los archivos musicales y, finalmente, la indexación de los archivos musicales bajo criterios de similitud para poder organizar la música. Para resolver los diferentes problemas presentados, se plantea, primero utilizar características de alto nivel mediante la recuperación de información de los metadatos y archivos MIDI, ponderar las características obtenidas, finalmente, indexar los datos obtenidos en una estructura métrica que permita realizar las consultas requeridas para obtener la recomendación musical más óptima.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.sourceUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UIGVes_PE
dc.subjectIngeniería de Sistemases_PE
dc.subjectComputaciónes_PE
dc.subjectMúsicaes_PE
dc.subjectSistemas automáticos de recomendación musicales_PE
dc.subjectArchivos MIDIes_PE
dc.subjectMetadatoses_PE
dc.subjectRecomendación musicales_PE
dc.subjectComputer scienceses_PE
dc.subjectMusices_PE
dc.subjectAutomatic music recommendationes_PE
dc.subjectMIDI fileses_PE
dc.subjectMetadataes_PE
dc.subjectMusic recommendationes_PE
dc.titleRecomendaciones musicales en base a la selección de características relevantes de alto niveles_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE


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