Exploring musical relations using association rule networks

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade de São Paulo (USP)-
Autor(es): dc.contributorItaú-Unibanco-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
Autor(es): dc.creatorde Padua, Renan-
Autor(es): dc.creatorOliveira de Carvalho, Verônica [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorde Oliveira Rezende, Solange-
Autor(es): dc.creatorSilva, Diego Furtado-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T22:08:10Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T22:08:10Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2018-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/221331-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/221331-
Descrição: dc.descriptionMusic information retrieval (MIR) has been gaining increasing attention in both industry and academia. While many algorithms for MIR rely on assessing feature subsequences, the user normally has no resources to interpret the significance of these patterns. Interpreting the relations between these temporal patterns and some aspects of the assessed songs can help understanding not only some algorithms’ outcomes but the kind of patterns which better defines a set of similarly labeled recordings. In this work, we present a novel method to assess these relations, constructing an association rule network from temporal patterns obtained by a simple quantization process. With an empirical evaluation, we illustrate how we can use our method to explore these relations in a varied set of data and labels.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo-
Descrição: dc.descriptionData Science Team Itaú-Unibanco-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Geociências e Ciências Exatas Universidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Computação Universidade Federal de São Carlos-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Geociências e Ciências Exatas Universidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2013/26151-5-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2016/17078-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2018/11755-6-
Formato: dc.format400-406-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationProceedings of the 19th International Society for Music Information Retrieval Conference, ISMIR 2018-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Título: dc.titleExploring musical relations using association rule networks-
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