<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</dc:title>
<dc:creator>Garriga Calleja, Roger</dc:creator>
<dc:creator>Mas Adell, Javier</dc:creator>
<dc:creator>Poudel, Saurav</dc:creator>
<dc:subject>Treball de fi de màster – Curs 2016-2017</dc:subject>
<dc:description>Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</dc:description>
<dc:description>Director: Christian Fons-Ronsen</dc:description>
<dc:description>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</dc:description>
<dc:description>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</dc:description>
<dc:date>2017</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10230/33511</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
</oai_dc:dc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<d:DIDL schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd">
<d:DIDLInfo>
<dcterms:created schemaLocation="http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/dcterms.xsd">2017-12-15T12:58:56Z</dcterms:created>
</d:DIDLInfo>
<d:Item id="hdl_10230_33511">
<d:Descriptor>
<d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
<dii:Identifier schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd">urn:hdl:10230/33511</dii:Identifier>
</d:Statement>
</d:Descriptor>
<d:Descriptor>
<d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</dc:title>
<dc:creator>Garriga Calleja, Roger</dc:creator>
<dc:creator>Mas Adell, Javier</dc:creator>
<dc:creator>Poudel, Saurav</dc:creator>
<dc:description>Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</dc:description>
<dc:description>Director: Christian Fons-Ronsen</dc:description>
<dc:description>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</dc:description>
<dc:description>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</dc:description>
<dc:date>2017-12-15T12:58:56Z</dc:date>
<dc:date>2017-12-15T12:58:56Z</dc:date>
<dc:date>2017</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10230/33511</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</dc:rights>
</oai_dc:dc>
</d:Statement>
</d:Descriptor>
<d:Component id="10230_33511_1">
</d:Component>
</d:Item>
</d:DIDL>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<dim:dim schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field element="contributor" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="author">Garriga Calleja, Roger</dim:field>
<dim:field element="contributor" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="author">Mas Adell, Javier</dim:field>
<dim:field element="contributor" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="author">Poudel, Saurav</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="accessioned">2017-12-15T12:58:56Z</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="available">2017-12-15T12:58:56Z</dim:field>
<dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="issued">2017</dim:field>
<dim:field element="identifier" mdschema="dc" qualifier="uri">http://hdl.handle.net/10230/33511</dim:field>
<dim:field element="description" lang="ca" mdschema="dc">Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</dim:field>
<dim:field element="description" mdschema="dc">Director: Christian Fons-Ronsen</dim:field>
<dim:field element="description" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="abstract">Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</dim:field>
<dim:field element="description" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="abstract">Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</dim:field>
<dim:field element="description" lang="en" mdschema="dc" qualifier="provenance">Submitted by Montserrat FERNÁNDEZ TEIXIDÓ (montserrat.fernandez@upf.edu) on 2017-12-15T12:58:55Z No. of bitstreams: 2 GarrigaTFMDS2017.pdf: 492122 bytes, checksum: 5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: b51f25f83cca752633b6ec4c418dbcc7 (MD5)</dim:field>
<dim:field element="description" lang="en" mdschema="dc" qualifier="provenance">Made available in DSpace on 2017-12-15T12:58:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 GarrigaTFMDS2017.pdf: 492122 bytes, checksum: 5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: b51f25f83cca752633b6ec4c418dbcc7 (MD5)</dim:field>
<dim:field element="format" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="mimetype">application/pdf</dim:field>
<dim:field element="language" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="iso">eng</dim:field>
<dim:field element="rights" lang="ca" mdschema="dc">Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</dim:field>
<dim:field element="rights" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="uri">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dim:field>
<dim:field element="rights" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="accessRights">info:eu-repo/semantics/openAccess</dim:field>
<dim:field element="subject" lang="ca" mdschema="dc" qualifier="other">Treball de fi de màster – Curs 2016-2017</dim:field>
<dim:field element="title" lang="ca" mdschema="dc">A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</dim:field>
<dim:field element="type" lang="ca" mdschema="dc">info:eu-repo/semantics/masterThesis</dim:field>
</dim:dim>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<thesis schemaLocation="http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/ http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/etdms.xsd">
<title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</title>
<creator>Garriga Calleja, Roger</creator>
<creator>Mas Adell, Javier</creator>
<creator>Poudel, Saurav</creator>
<description>Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</description>
<description>Director: Christian Fons-Ronsen</description>
<description>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</description>
<description>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</description>
<date>2017-12-15</date>
<date>2017-12-15</date>
<date>2017</date>
<type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</type>
<identifier>http://hdl.handle.net/10230/33511</identifier>
<language>eng</language>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</rights>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</rights>
</thesis>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<record schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="042">
<subfield code="a">dc</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="720">
<subfield code="a">Garriga Calleja, Roger</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="720">
<subfield code="a">Mas Adell, Javier</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="720">
<subfield code="a">Poudel, Saurav</subfield>
<subfield code="e">author</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="260">
<subfield code="c">2017</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
<subfield code="a">Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="8" ind2=" " tag="024">
<subfield code="a">http://hdl.handle.net/10230/33511</subfield>
</datafield>
<datafield ind1="0" ind2="0" tag="245">
<subfield code="a">A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</subfield>
</datafield>
</record>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<mets ID=" DSpace_ITEM_10230-33511" OBJID=" hdl:10230/33511" PROFILE="DSpace METS SIP Profile 1.0" TYPE="DSpace ITEM" schemaLocation="http://www.loc.gov/METS/ http://www.loc.gov/standards/mets/mets.xsd">
<metsHdr CREATEDATE="2022-08-25T03:35:55Z">
<agent ROLE="CUSTODIAN" TYPE="ORGANIZATION">
<name>Repositori digital de la UPF</name>
</agent>
</metsHdr>
<dmdSec ID="DMD_10230_33511">
<mdWrap MDTYPE="MODS">
<xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Garriga Calleja, Roger</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Mas Adell, Javier</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:role>
<mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm>
</mods:role>
<mods:namePart>Poudel, Saurav</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:extension>
<mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2017-12-15T12:58:56Z</mods:dateAccessioned>
</mods:extension>
<mods:extension>
<mods:dateAvailable encoding="iso8601">2017-12-15T12:58:56Z</mods:dateAvailable>
</mods:extension>
<mods:originInfo>
<mods:dateIssued encoding="iso8601">2017</mods:dateIssued>
</mods:originInfo>
<mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10230/33511</mods:identifier>
<mods:abstract>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</mods:abstract>
<mods:language>
<mods:languageTerm authority="rfc3066">eng</mods:languageTerm>
</mods:language>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</mods:accessCondition>
<mods:titleInfo>
<mods:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</mods:title>
</mods:titleInfo>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/masterThesis</mods:genre>
</mods:mods>
</xmlData>
</mdWrap>
</dmdSec>
<amdSec ID="FO_10230_33511_1">
<techMD ID="TECH_O_10230_33511_1">
<mdWrap MDTYPE="PREMIS">
<xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/standards/premis http://www.loc.gov/standards/premis/PREMIS-v1-0.xsd">
<premis:premis>
<premis:object>
<premis:objectIdentifier>
<premis:objectIdentifierType>URL</premis:objectIdentifierType>
<premis:objectIdentifierValue>http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/1/GarrigaTFMDS2017.pdf</premis:objectIdentifierValue>
</premis:objectIdentifier>
<premis:objectCategory>File</premis:objectCategory>
<premis:objectCharacteristics>
<premis:fixity>
<premis:messageDigestAlgorithm>MD5</premis:messageDigestAlgorithm>
<premis:messageDigest>5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e</premis:messageDigest>
</premis:fixity>
<premis:size>492122</premis:size>
<premis:format>
<premis:formatDesignation>
<premis:formatName>application/pdf</premis:formatName>
</premis:formatDesignation>
</premis:format>
</premis:objectCharacteristics>
<premis:originalName>GarrigaTFMDS2017.pdf</premis:originalName>
</premis:object>
</premis:premis>
</xmlData>
</mdWrap>
</techMD>
</amdSec>
<amdSec ID="FT_10230_33511_3">
<techMD ID="TECH_T_10230_33511_3">
<mdWrap MDTYPE="PREMIS">
<xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/standards/premis http://www.loc.gov/standards/premis/PREMIS-v1-0.xsd">
<premis:premis>
<premis:object>
<premis:objectIdentifier>
<premis:objectIdentifierType>URL</premis:objectIdentifierType>
<premis:objectIdentifierValue>http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/3/GarrigaTFMDS2017.pdf.txt</premis:objectIdentifierValue>
</premis:objectIdentifier>
<premis:objectCategory>File</premis:objectCategory>
<premis:objectCharacteristics>
<premis:fixity>
<premis:messageDigestAlgorithm>MD5</premis:messageDigestAlgorithm>
<premis:messageDigest>d28fb4665ed6ffbd18ec22cb4550c372</premis:messageDigest>
</premis:fixity>
<premis:size>52200</premis:size>
<premis:format>
<premis:formatDesignation>
<premis:formatName>text/plain</premis:formatName>
</premis:formatDesignation>
</premis:format>
</premis:objectCharacteristics>
<premis:originalName>GarrigaTFMDS2017.pdf.txt</premis:originalName>
</premis:object>
</premis:premis>
</xmlData>
</mdWrap>
</techMD>
</amdSec>
<fileSec>
<fileGrp USE="ORIGINAL">
<file ADMID="FO_10230_33511_1" CHECKSUM="5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e" CHECKSUMTYPE="MD5" GROUPID="GROUP_BITSTREAM_10230_33511_1" ID="BITSTREAM_ORIGINAL_10230_33511_1" MIMETYPE="application/pdf" SEQ="1" SIZE="492122">
</file>
</fileGrp>
<fileGrp USE="TEXT">
<file ADMID="FT_10230_33511_3" CHECKSUM="d28fb4665ed6ffbd18ec22cb4550c372" CHECKSUMTYPE="MD5" GROUPID="GROUP_BITSTREAM_10230_33511_3" ID="BITSTREAM_TEXT_10230_33511_3" MIMETYPE="text/plain" SEQ="3" SIZE="52200">
</file>
</fileGrp>
</fileSec>
<structMap LABEL="DSpace Object" TYPE="LOGICAL">
<div ADMID="DMD_10230_33511" TYPE="DSpace Object Contents">
<div TYPE="DSpace BITSTREAM">
</div>
</div>
</structMap>
</mets>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
<mods:name>
<mods:namePart>Garriga Calleja, Roger</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:namePart>Mas Adell, Javier</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:name>
<mods:namePart>Poudel, Saurav</mods:namePart>
</mods:name>
<mods:extension>
<mods:dateAvailable encoding="iso8601">2017-12-15T12:58:56Z</mods:dateAvailable>
</mods:extension>
<mods:extension>
<mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2017-12-15T12:58:56Z</mods:dateAccessioned>
</mods:extension>
<mods:originInfo>
<mods:dateIssued encoding="iso8601">2017</mods:dateIssued>
</mods:originInfo>
<mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10230/33511</mods:identifier>
<mods:abstract>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</mods:abstract>
<mods:abstract>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</mods:abstract>
<mods:language>
<mods:languageTerm>eng</mods:languageTerm>
</mods:language>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</mods:accessCondition>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">info:eu-repo/semantics/openAccess</mods:accessCondition>
<mods:accessCondition type="useAndReproduction">Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</mods:accessCondition>
<mods:titleInfo>
<mods:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</mods:title>
</mods:titleInfo>
<mods:genre>info:eu-repo/semantics/masterThesis</mods:genre>
</mods:mods>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<atom:entry schemaLocation="http://www.w3.org/2005/Atom http://www.kbcafe.com/rss/atom.xsd.xml">
<atom:id>http://oai-repositori.upf.edu/oai/metadata/handle/10230/33511/ore.xml</atom:id>
<atom:published>2017-12-15T12:58:56Z</atom:published>
<atom:updated>2017-12-15T12:58:56Z</atom:updated>
<atom:source>
<atom:generator>Repositori digital de la UPF</atom:generator>
</atom:source>
<atom:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</atom:title>
<atom:author>
<atom:name>Garriga Calleja, Roger</atom:name>
</atom:author>
<atom:author>
<atom:name>Mas Adell, Javier</atom:name>
</atom:author>
<atom:author>
<atom:name>Poudel, Saurav</atom:name>
</atom:author>
<oreatom:triples>
<rdf:Description about="http://oai-repositori.upf.edu/oai/metadata/handle/10230/33511/ore.xml#atom">
<dcterms:modified>2017-12-15T12:58:56Z</dcterms:modified>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/4/GarrigaTFMDS2017.pdf.jpg">
<dcterms:description>THUMBNAIL</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/3/GarrigaTFMDS2017.pdf.txt">
<dcterms:description>TEXT</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/2/license_rdf">
<dcterms:description>CC-LICENSE</dcterms:description>
</rdf:Description>
<rdf:Description about="http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/1/GarrigaTFMDS2017.pdf">
<dcterms:description>ORIGINAL</dcterms:description>
</rdf:Description>
</oreatom:triples>
</atom:entry>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<qdc:qualifieddc schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
<dc:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</dc:title>
<dc:creator>Garriga Calleja, Roger</dc:creator>
<dc:creator>Mas Adell, Javier</dc:creator>
<dc:creator>Poudel, Saurav</dc:creator>
<dcterms:abstract>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</dcterms:abstract>
<dc:date>2017</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10230/33511</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</dc:rights>
</qdc:qualifieddc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<rdf:RDF schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf.xsd">
<ow:Publication about="oai:repositori.upf.edu:10230/33511">
<dc:title>A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</dc:title>
<dc:creator>Garriga Calleja, Roger</dc:creator>
<dc:creator>Mas Adell, Javier</dc:creator>
<dc:creator>Poudel, Saurav</dc:creator>
<dc:description>Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</dc:description>
<dc:description>Director: Christian Fons-Ronsen</dc:description>
<dc:description>Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</dc:description>
<dc:description>Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</dc:description>
<dc:date>2017</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10230/33511</dc:identifier>
<dc:language>eng</dc:language>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</dc:rights>
</ow:Publication>
</rdf:RDF>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<metadata schemaLocation="http://www.lyncode.com/xoai http://www.lyncode.com/xsd/xoai.xsd">
<element name="dc">
<element name="contributor">
<element name="author">
<element name="ca">
<field name="value">Garriga Calleja, Roger</field>
<field name="value">Mas Adell, Javier</field>
<field name="value">Poudel, Saurav</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="date">
<element name="accessioned">
<element name="none">
<field name="value">2017-12-15T12:58:56Z</field>
</element>
</element>
<element name="available">
<element name="none">
<field name="value">2017-12-15T12:58:56Z</field>
</element>
</element>
<element name="issued">
<element name="none">
<field name="value">2017</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="identifier">
<element name="uri">
<element name="none">
<field name="value">http://hdl.handle.net/10230/33511</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="description">
<element name="ca">
<field name="value">Treball fi de màster de: Master's Degree in Data Science. Curs 2016-2017</field>
</element>
<element name="none">
<field name="value">Director: Christian Fons-Ronsen</field>
</element>
<element name="abstract">
<element name="ca">
<field name="value">Internet has seen a tremendous growth in the last few years. Because of that, we have a lot of information about most of the things in web. And the usage of Recommendation system has become more important than ever. Recommendation systems address this problem, by guiding users through the big ocean of information. Until now, recommendation systems have been extensively used within e-commerce and communities where items like movies, music and articles are recommended. More recently, recommendation systems have been deployed in online music players, recommending music that the users probably will like. This thesis will present the design, implementation, testing and evaluation of a recommendation system within the music domain, where three different approaches for producing recommendations are utilized. Testing each approach is done by evaluating the recommendation systems using precision scores. Our results show that the functionality of the recommendation system is satisfactory, and that recommendation precision differs for the three filtering approaches.</field>
<field name="value">Internet ha experimentat un gran creixement en els últims anys. Per això, tenim molta informació sobre la majoria de les coses a la web. I l'ús del sistema de recomanacions s'ha tornat més important que mai. Els sistemes de recomanació tracten aquest problema, guiant els usuaris a través del gran oceà d'informació. Fins ara, els sistemes de recomanacions s'han utilitzat àmpliament en el comerç electrònic i comunitats on es recomana articles com ara pel·lícules, música i articles. Més recentment, els sistemes de recomanació s'han desplegat en reproductors de música en línia, recomanant música que probablement els usuaris agradin. Aquesta tesi presentarà el disseny, implementació, avaluació i avaluació d'un sistema de recomanacions dins del domini musical, on s'utilitzen tres criteris diferents per a la producció de recomenacions. La prova de cada enfocament es fa avaluant els sistemes de recomanació utilitzant puntuacions de precisió. Els nostres resultats mostren que la funcionalitat del sistema de recomanacions és satisfactòria i que la recomanació prediu els diàmetres dels tres enfocaments de filtració.</field>
</element>
</element>
<element name="provenance">
<element name="en">
<field name="value">Submitted by Montserrat FERNÁNDEZ TEIXIDÓ (montserrat.fernandez@upf.edu) on 2017-12-15T12:58:55Z No. of bitstreams: 2 GarrigaTFMDS2017.pdf: 492122 bytes, checksum: 5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: b51f25f83cca752633b6ec4c418dbcc7 (MD5)</field>
<field name="value">Made available in DSpace on 2017-12-15T12:58:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 GarrigaTFMDS2017.pdf: 492122 bytes, checksum: 5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: b51f25f83cca752633b6ec4c418dbcc7 (MD5)</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="format">
<element name="mimetype">
<element name="ca">
<field name="value">application/pdf</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="language">
<element name="iso">
<element name="ca">
<field name="value">eng</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="rights">
<element name="ca">
<field name="value">Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España</field>
</element>
<element name="uri">
<element name="ca">
<field name="value">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</field>
</element>
</element>
<element name="accessRights">
<element name="ca">
<field name="value">info:eu-repo/semantics/openAccess</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="subject">
<element name="other">
<element name="ca">
<field name="value">Treball de fi de màster – Curs 2016-2017</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="title">
<element name="ca">
<field name="value">A data science game: assessing music recommendation with factorization machines</field>
</element>
</element>
<element name="type">
<element name="ca">
<field name="value">info:eu-repo/semantics/masterThesis</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundles">
<element name="bundle">
<field name="name">THUMBNAIL</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">GarrigaTFMDS2017.pdf.jpg</field>
<field name="originalName">GarrigaTFMDS2017.pdf.jpg</field>
<field name="description">IM Thumbnail</field>
<field name="format">image/jpeg</field>
<field name="size">9986</field>
<field name="url">http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/4/GarrigaTFMDS2017.pdf.jpg</field>
<field name="checksum">3b53ca58313fa2290b48ae99834f232a</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">4</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundle">
<field name="name">TEXT</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">GarrigaTFMDS2017.pdf.txt</field>
<field name="originalName">GarrigaTFMDS2017.pdf.txt</field>
<field name="description">Extracted text</field>
<field name="format">text/plain</field>
<field name="size">52200</field>
<field name="url">http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/3/GarrigaTFMDS2017.pdf.txt</field>
<field name="checksum">d28fb4665ed6ffbd18ec22cb4550c372</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">3</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundle">
<field name="name">CC-LICENSE</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">license_rdf</field>
<field name="originalName">license_rdf</field>
<field name="format">application/rdf+xml; charset=utf-8</field>
<field name="size">1232</field>
<field name="url">http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/2/license_rdf</field>
<field name="checksum">b51f25f83cca752633b6ec4c418dbcc7</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">2</field>
</element>
</element>
</element>
<element name="bundle">
<field name="name">ORIGINAL</field>
<element name="bitstreams">
<element name="bitstream">
<field name="name">GarrigaTFMDS2017.pdf</field>
<field name="originalName">GarrigaTFMDS2017.pdf</field>
<field name="format">application/pdf</field>
<field name="size">492122</field>
<field name="url">http://repositori.upf.edu/bitstream/10230/33511/1/GarrigaTFMDS2017.pdf</field>
<field name="checksum">5e099400a8bb160fb8cf78ad9de6db8e</field>
<field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
<field name="sid">1</field>
</element>
</element>
</element>
</element>
<element name="others">
<field name="handle">10230/33511</field>
<field name="identifier">oai:repositori.upf.edu:10230/33511</field>
<field name="lastModifyDate">2021-12-14 13:32:33.55</field>
</element>
<element name="repository">
<field name="name">Repositori digital de la UPF</field>
<field name="mail">repositori@upf.edu</field>
</element>
</metadata>