MUSICWEB : SIMILARITY MODELLING STRATEGIES FOR ARTIST DISCOVERY

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MUSICWEB：艺术家发现的相似性建模策略

DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
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影响因子：
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通讯作者：
M. Sandler
M. Sandler
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Alo Allik;Mariano Mora;György Fazekas;M. Sandler

文献摘要

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MusicWeb是一款用于发现音乐艺术家的Web应用程序，它使用与音乐无关或与音乐无关的连接(如艺术家的政治背景或社会影响力)或音乐内部连接(如艺术家的主要乐器或最喜欢的音乐键)提供浏览体验。通过对期刊文章和博客文章的主题分析以及以高水平音乐类别为重点的基于内容的相似性衡量，进一步加强了这种联系。
MusicWeb is a Web application for music artist discovery that provides a browsing experience using connections that are either extra-musical or tangential to music, such as the artists’ political affiliation or social influence, or intra-musical, such as the artists’ main instrument or most favoured musical key. The connections are further enhanced by thematic analysis of journal articles and blog posts as well as content-based similarity measures focussing on high level musical categories.