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1The Donnas
http://www.thedonnas.com/
vor 20 Jahren von @kubu4
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Music
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1Rekords Rekords
http://www.rekordsrekords.com/fs_intro.html
vor 20 Jahren von @kubu4
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Music
QOTSA
Queens_of_the_Stone_Age
Record_Labels
MusicQOTSAQueens_of_the_Stone_AgeRecord_Labels
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1Vorbis.com - Open, Free Audio
http://www.vorbis.com/index.psp
vor 20 Jahren von @kubu4
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Music
Ogg_Vorbis
decoder
encoder
MusicOgg_Vorbisdecoderencoder
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1Velvet Rope
http://www.velvetrope.com/ubbthreads/ubbthreads.php?Cat=
vor 20 Jahren von @kubu4
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Music
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Musicboardforummessage
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1SUB POP RECORDS
http://www.subpop.com/
vor 20 Jahren von @kubu4
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2A Repetition-based Triplet Mining Approach for Music Segmentation
M. Buisson, B. Mcfee, S. Essid, und H. Crayencour. (2023)
vor 13 Tagen von @simonha94
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music
plk
selfsimilarity
structure
mirmusicplkselfsimilaritystructure
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1AN INTEGRATED RANKING ALGORITHM FOR EFFICIENT INFORMATION COMPUTING IN SOCIAL NETWORKS
P. Suri, und H. Taneja. International Journal on Web Service Computing (IJWSC), 3 (1): 31-44 (März 2012)
vor 2 Monaten von @ijwsc
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(FBR)
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Fusion
Linked
Music
Networks
Object
Rank
Ranking
Social
Web
objects
search
(FBR)BasedFusionLinkedMusicNetworksObjectRankRankingSocialWebobjectssearch
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2PiJAMA: Piano Jazz with Automatic MIDI Annotations
D. Edwards, S. Dixon, und E. Benetos. Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, 6 (1): 89–102 (2023)
vor 2 Monaten von @topel
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music
music_generation
mirmusicmusic_generation
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2Music Streaming Services: Understanding the drivers of customer purchase and intention to recommend these services
M. Lopes Barata. (2021)
vor 4 Monaten von @andreagulam
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streaming
industrymusicservicesstreaming
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2Music Streaming Services: Understanding the drivers of customer purchase and intention to recommend these services
M. Lopes Barata. (2021)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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streaming
music
services
industry
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streamingmusicservicesindustryfrom:andreagulam
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2What the digitalisation of music tells us about capitalism, culture and the power of the information technology sector
D. Hesmondhalgh, und L. Meier. (2017)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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music
culture
technology
from:andreagulam
musicculturetechnologyfrom:andreagulam
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2What the digitalisation of music tells us about capitalism, culture and the power of the information technology sector
D. Hesmondhalgh, und L. Meier. (2017)
vor 4 Monaten von @andreagulam
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culture
music
technology
culturemusictechnology
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1What the digitalisation of music tells us about capitalism, culture and the power of the information technology sector
D. Meier. (2017)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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music
culture
technology
from:andreagulam
musicculturetechnologyfrom:andreagulam
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2Musical Exploration via Streaming Services: The Norwegian Experience
Y. Kjus. (2016)
vor 4 Monaten von @andreagulam
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discovery
music
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discoverymusicservicesstreaming
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2Musical Exploration via Streaming Services: The Norwegian Experience
Y. Kjus. (2016)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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streaming
music
services
discovery
from:andreagulam
streamingmusicservicesdiscoveryfrom:andreagulam
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4Effects of recommendations on the playlist creation behavior of users
I. Kamehkhosh, G. Bonnin, und D. Jannach. User Modeling and User-Adapted Interaction, 30 (2): 285--322 (01.04.2020)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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analysis
consumption
preferences
Mobile
Recommendation
platforms
Music
Automated
Playlists
Online
Choice
User
study
tools
recommendations
from:kamber
Spotify
Playlist
streaming
music
systems
Interactive
digitization
construction
apps
behavior
creation
analysisconsumptionpreferencesMobileRecommendationplatformsMusicAutomatedPlaylistsOnlineChoiceUserstudytoolsrecommendationsfrom:kamberSpotifyPlayliststreamingmusicsystemsInteractivedigitizationconstructionappsbehaviorcreation
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2From User Context to Tailored Playlists: A User Centered Approach to Improve Music Recommendation System
W. Assuncao, R. Prates, und L. Zaina. Proceedings of the XXII Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, ACM, (Oktober 2023)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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User
engagement
Acceptance
habits
recommendation
playlists
Method
User-created
analysis
from:kamber
Inspection
experience
Technology
Accuracy
Contextual
Preferences
Listening
Intermediate
Music
Model
Cold-start
Semiotic
Track
UserengagementAcceptancehabitsrecommendationplaylistsMethodUser-createdanalysisfrom:kamberInspectionexperienceTechnologyAccuracyContextualPreferencesListeningIntermediateMusicModelCold-startSemioticTrack
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3LFM-2b: A Dataset of Enriched Music Listening Events for Recommender Systems Research and Fairness Analysis
M. Schedl, S. Brandl, O. Lesota, E. Parada-Cabaleiro, D. Penz, und N. Rekabsaz. ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval, ACM, (März 2022)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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listening
in
Collaborative
approaches
analysis
Fairness
classification
Content-based
Demographic
dataset
Music
Genre
information
User
records
data
Metadata
from:kamber
systems
Recommender
biases
Algorithmic
Last.fm
Style
recommender
Lyrics
listeninginCollaborativeapproachesanalysisFairnessclassificationContent-basedDemographicdatasetMusicGenreinformationUserrecordsdataMetadatafrom:kambersystemsRecommenderbiasesAlgorithmicLast.fmStylerecommenderLyrics
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2Multi-agent system application for music features extraction, meta-classification and context analysis
J. Perez-Marcos, D. Jimenez-Bravo, J. De Paz, G. Villarrubia Gonzalez, V. Lopez, und A. Gil. Knowledge and Information Systems, 62 (1): 401--422 (01.01.2020)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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Auto-classification
Social
Performance
Multi-label
analysis
intelligence
classification
Meta-classifiers
Single-label
Distributed
Emotional
Music
processing
Genre
information
Artificial
Twitter
recommendation
learning
networks
from:kamber
Machine
Multi-agent
systems
Contextual
Last.fm
evaluation
Multi-classification
Auto-classificationSocialPerformanceMulti-labelanalysisintelligenceclassificationMeta-classifiersSingle-labelDistributedEmotionalMusicprocessingGenreinformationArtificialTwitterrecommendationlearningnetworksfrom:kamberMachineMulti-agentsystemsContextualLast.fmevaluationMulti-classification
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2The Impact of Algorithmically Driven Recommendation Systems on Music Consumption and Production: A Literature Review
D. Hesmondhalgh, R. Campos Valverde, D. Kaye, und Z. Li. UK Centre for Data Ethics and Innovation Reports, (2023)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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music
systems
recommendation
algorithm
from:kamber
musicsystemsrecommendationalgorithmfrom:kamber
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2Understanding User-Curated Playlists on Spotify: A Machine Learning Approach
M. Pichl, E. Zangerle, und G. Specht. Int. J. Multimed. Data Eng. Manag., 8 (4): 44–59 (01.10.2017)
vor 4 Monaten von @sop2-ffzg
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Analysis
Learning
Content
Music
Retrieval
Data
Information
from:kamber
Machine
User-Generated
AnalysisLearningContentMusicRetrievalDataInformationfrom:kamberMachineUser-Generated
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4Effects of recommendations on the playlist creation behavior of users
I. Kamehkhosh, G. Bonnin, und D. Jannach. User Modeling and User-Adapted Interaction, 30 (2): 285--322 (01.04.2020)
vor 4 Monaten von @kamber
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Automated
Choice
Interactive
Mobile
Music
Online
Playlist
Playlists
Recommendation
Spotify
User
analysis
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consumption
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digitization
music
platforms
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recommendations
streaming
study
systems
tools
AutomatedChoiceInteractiveMobileMusicOnlinePlaylistPlaylistsRecommendationSpotifyUseranalysisappsbehaviorconstructionconsumptioncreationdigitizationmusicplatformspreferencesrecommendationsstreamingstudysystemstools
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2From User Context to Tailored Playlists: A User Centered Approach to Improve Music Recommendation System
W. Assuncao, R. Prates, und L. Zaina. Proceedings of the XXII Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, ACM, (Oktober 2023)
vor 4 Monaten von @kamber
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Acceptance
Accuracy
Cold-start
Contextual
Inspection
Intermediate
Listening
Method
Model
Music
Preferences
Semiotic
Technology
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User
User-created
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