Nghe nhạc là sở thích khá phổ biến để giải toả những căng thẳng và áp lực công việc, nhất là trong thời đại mà âm nhạc luôn có sẳn trên các website nhạc trực tuyến. Nhiều hệ thống gợi ý nhạc đã xuất hiện để phục vụ nhu cầu giải trí này của khán-thính giả bằng cách đưa ra những bản nhạc gần như là phù hợp với sở thích của mỗi cá nhân. Tuy nhiên, các hệ thống gợi ý nhạc hiện tại chưa quan tâm tới tâm trạng của người nghe khi đưa ra danh sách các bản nhạc gợi ý. mặc dù mối liên quan giữa các thể loại nhạc và tâm trạng của thính giả cũng đã có nhiều nghiên cứu. Trong bài báo này, chúng tôi đặc biệt quan tâm nghiên cứu và áp dụng mối liên quan giữa thể loại nhạc và tâm trạng của người nghe vào hệ thống gợi ý nhạc. Nghiên cứu được thực nghiệm và đánh giá trên tập dữ liệu Lastfm với 4 trạng thái phổ biến của con người là tâm trạng giận dữ, hạnh phúc, buồn bã và buồn ngủ. Kết quả cho thấy của việc áp dụng mối liên quan giữa tâm trạng và thể loại âm nhạc vào hệ thống gợi ý làm tăng thêm độ chính xác so với không áp dụng đặc trưng này. Trong 4 tâm trạng sử dụng để thực nghiệm vì tâm trạng buồn ngủ có độ chính xác cao nhất so với 3 tâm trạng còn lại.
Trích dẫn: Trần Nguyễn Minh Thư và Huỳnh Quang Nghi, 2016. Hệ thống gợi ý hỗ trợ tra cứu tài liệu. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 43a: 126-134.
Trích dẫn: Trần Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Thị Thanh Lan và Nguyễn Hoàng Mẫn, 2017. Ứng dụng giải thuật gợi ý dựa trên nội dung hỗ trợ nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 164-170.
Trần Nguyễn Minh Thư, Lưu Tiến Đạo, Trần Quốc Lịnh, Đào Minh Trung Tuấn, 2015. HỆ THỐNG GỢI Ý ÁP DỤNG TRONG QUÁ TRÌNH KÊ ĐƠN THUỐC. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 179-188
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên