Recomendações Contextuais em Sistemas Inteligentes de Música: Proposta para Otimizar Engajamento e Satisfação no Spotify - Silva, André Felipe Albuquerque; Silva, Martony Demes da (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este estudo analisa como a personalização contextual em sistemas de recomendação musical, como o Spotify, afeta o engajamento e a satisfação do usuário. A pesquisa qualitativa combinou walkthrough de perfis de consumo distintos e entrevistas com usuários premium. Os resultados preliminares indicam que o algoritmo funciona melhor para perfis lineares e apresenta limitações com usuários de comportamento eclético, oferecendo recomendações repetitivas ou pouco relevantes. Esses achados incipientes sugerem a necessidade de integrar variáveis contextuais e maior transparência, apontando caminhos para sistemas de recomendação mais adaptativos e centrados na experiência do usuário