LLM-Based Intelligent Agents for Music Recommendation: A Comparison with Classical Content-Based Filtering - Boadana, Ronald Carvalho; Costa Junior, Ademir Guimarães da; Rios, Ricardo; Silva, Fábio Santos da (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
A crescente oferta de músicas nas plataformas de streaming tem causado sobrecarga de informação aos usuários. Para mitigar esse problema e aprimorar a experiência, sistemas de recomendação mais sofisticados têm sido propostos. Este trabalho investiga o uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) das famílias Gemini e LLaMA, aliados a agentes inteligentes, em um sistema de recomendação musical personalizado multiagente. Os resultados são comparados a um modelo tradicional baseado em conteúdo, considerando satisfação do usuário, novidade e eficiência computacional. Os LLMs atingiram até 89,32% de satisfação, indicando seu potencial promissor nos sistemas de recomendação de músicas.