Key points are not available for this paper at this time.
La plupart du temps, lorsque nous écoutons de la musique à la radio ou sur nos appareils portables, l'ordre dans lequel les morceaux sont joués est régulé par ce qu'on appelle des playlists. Ces playlists sont essentiellement des séquences de morceaux qui sont traditionnellement conçues manuellement et dont l'organisation est basée sur une certaine logique ou un thème sous-jacent. Avec la numérisation de la musique et la disponibilité de divers types d'informations supplémentaires liées aux morceaux sur le Web, de nouvelles opportunités ont émergé concernant l'automatisation du processus de création de playlists. En conséquence, un certain nombre de propositions pour la génération automatisée de playlists ont été formulées dans la littérature au cours de la dernière décennie. Ces approches varient à la fois en ce qui concerne le type de données sur lesquelles elles s'appuient et les types d'algorithmes qu'elles utilisent. Dans cet article, nous passons en revue la littérature sur la génération automatisée de playlists et classifions les approches existantes. De plus, nous discutons des conceptions d'évaluation qui sont utilisées aujourd'hui dans la recherche pour évaluer la qualité des playlists générées. Enfin, nous rapportons les résultats d'une évaluation comparative de schémas typiques de génération de playlists basés sur des données historiques. Nos résultats montrent que la popularité des morceaux et des artistes peut jouer un rôle dominant et que des mesures supplémentaires sont nécessaires pour mieux caractériser et comparer la qualité des playlists générées automatiquement.
Bonnin et al. (Mercredi) ont étudié cette question.