Testing my recommendation system based on my musical taste [EN/PT-BR]
English Version
I have always been a music enthusiast, dedicating much of my free time to listening to, discovering, and enjoying songs that serve as the soundtrack to my life. As I’ve mentioned in previous posts, I used to listen to the radio constantly, record songs, and make MTV my go-to TV channel.
The advent of the Internet made everything much easier—from downloading files on sharing sites to the streaming era, which brought all music together in one place without the need for local storage.
Photo by Mubariz Mehdizadeh on Unsplash
The challenge then became finding relevant recommendations to expand my list of favorite artists. To tackle this, I started organizing playlists of songs I found interesting, categorizing them into tracks I liked, those I wanted to hear again, and those I would listen to repeatedly.
Finally, I installed an extension to log the music I listen to across my computer, TV, and phone, allowing me to map out my most-listened-to artists and favorite songs.
Now that I have enough data to pinpoint exactly which musical genres I prefer, I set out to create a classification and recommendation system.
Starting with the artists I’ve listened to most over the past eighteen years, the list is led by Bob Marley & The Wailers, Gilberto Gil, Shakira, Macy Gray, Michael Jackson, Alicia Keys, The Rolling Stones, Adele, Jorge Ben, Stevie Wonder, Tim Maia, Skank, Sublime, Red Hot Chili Peppers, Alanis Morissette, Mamonas Assassinas, and Gabriel O Pensador.
Some of these artists reveal my preferred musical styles, while others reflect my age and the era when my musical tastes were formed. Consequently, genres like reggae, ska, pop, rock, soul, R&B, Latin music, and Brazilian music appear frequently, alongside a clear preference for 90s music.
However, just as I enjoy listening to my favorite songs, I also love discovering new music—whether it comes from generations prior to my own or is a brand-new release. So, I compiled a list of the one hundred most-listened-to artists and programmed an artificial intelligence system to recommend artists in those genres that weren't already on the list.
As a result, I received recommendations including Prince, Sade, Seal, Lenny Kravitz, Ben Harper, Sandra de Sá, Lenine, Natalia Lafourcade, John Mayer, and Anderson .Paak—among others—as potential new favorites for my musical taste.
Now, the task is to listen to each of the recommended artists and train the system to refine the results based on my feedback. I’ll be back soon to share whether I’ve discovered any new favorite artists and if the recommendation system is working well. Thanks for reading, and see you next time!
Português (Brasil)
Sempre fui aficionado por música e dediquei muito do meu tempo livre para escutar, descobrir e curtir músicas que são praticamente a trilha sonora da minha vida. Como já escrevi em outras publicações, ouvia muito rádio, gravava muitas músicas e a MTV era o meu canal preferido na televisão.
Desde que surgiu a Internet, tudo ficou muito mais fácil. Desde baixar arquivos em sites de compartilhamento até a era do streaming que reuniu todas as músicas em um lugar só sem a necessidade de armazená-las.
Agora, o desafio era encontrar recomendações relevantes para expandir a minha lista de artistas preferidos. Para isso, passei a organizar playlists de todas as músicas que achava interessante e separei pelas que eu gostava, as que eu queria ouvir de novo e as que eu ouviria muitas vezes novamente.
Finalmente, instalei uma extensão para registrar todas as músicas que eu ouço no computador, na televisão e no celular para mapear os artistas que eu mais escuto e as músicas que eu mais gosto.
Agora, que eu tenho informações suficientes para identificar exatamente os gêneros musicais que eu mais gosto, fui atrás de elaborar um sistema de classificação e recomendação.
Começando pelos artistas que eu mais escutei nos últimos dezoito anos, lideram a lista Bob Marley & The Wailers, Gilberto Gil, Shakira, Macy Gray, Michael Jackson, Alicia Keys, The Rolling Stones, Adele, Jorge Ben, Stevie Wonder, Tim Maia, Skank, Sublime e Red Hot Chili Peppers, Alanis Morissette, Mamonas Assassinas e Gabriel O Pensador.
Alguns deles revelam os meus estilos musicais preferidos, outros revelam a minha idade e estão mais ligados à época em que formei o meu gosto musical. Assim, temos reggae, ska, pop, rock, soul, rhythm & blues, música latina e brasileira entre os gêneros mais recorrentes, além de uma preferência por músicas dos anos 90.
Mas assim como gosto de ouvir as minhas músicas preferidas, gosto também de descobrir músicas novas, sejam elas de gerações anteriores à minha ou lançamentos. Então, reuni uma lista dos cem artistas mais escutados e programei um sistema de inteligência artificial para me recomendar artistas desses estilos e que ainda não constam nessa lista.
Como resultado, recebi as recomendações de Prince, Sade, Seal, Lenny Kravitz, Ben Harper, Sandra de Sá, Lenine, Natalia Lafourcade, John Mayer e Anderson .Paak, entre outros, como possíveis descobertas para o meu gosto musical.
Agora, a tarefa será ouvir cada um dos artistas recomendados e treinar o sistema para refinar os resultados de acordo com a minha avaliação. Em breve, volto aqui e conto se descobri mais algum artista preferido e se o meu sistema de recomendações está funcionando. Obrigado pela leitura e até a próxima!
