O Uso da Rede Neural Convolucional como Classificador de Emoções em um Sistema de Recomendação de Música

• Pedro S. Lopes Dep. de Ciência da Computação
• Eduardo L. Lasmar Dep. de Engenharia
• Renata L. Rosa Dep. de Ciência da Computação
• Demostenes Z. Rodríguez Dep. de Ciência da Computação

Resumo

Atualmente, as redes sociais têm sido utilizadas por seus usuários e exploradas por mecanismos de sistemas de medição de qualidade e recomendação de produtos e serviços. Os Sistemas de Recomendação (RS) utilizaram os dados das redes sociais e, em paralelo, aplicaram o sentimento e a análise afetiva em tais dados. No entanto, ainda há uma preocupação em aumentar a precisão do sentimento e a análise afetiva. Este artigo apresenta uma RS, que extrai os textos dos usuários das redes sociais e sugere estilos musicais baseados na análise de sentimentos por abordagem lexical e baseados na análise afetiva através da aprendizagem de máquina. O algoritmo de Convolutional Neural Network utilizado para a classificação da emoção de felicidade, tristeza, raiva, medo, repulsa e surpresa apresentou uma precisão maior do que a encontrada em trabalhos relacionados. Os resultados da classificação do F-Measure foram de 0,98 e 0,96 para a emoção de tristeza e raiva, respectivamente. Além disso, a RS foi avaliada por meio de testes subjetivos e os resultados experimentais mostram que 97% dos usuários aprovaram a proposta de RS.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Sistema de recomendação, Sentimento e análise afetiva, Redes sociais