Last.fm Discover: Datamining in Sozialen Netzwerken

Last.fm hat am 15.12.2011 seinen neuen Dienst Discover vorgestellt. In Zusammenarbeit mit dem Microsoft Innovation Team wurde eine HTML5 App erstellt, die aus dem Fundus der Künstlern schöpft, die ihre Songs auf Last.fm zur Verfügung gestellt haben, also hauptsächlich Bands ohne Vertrag oder Major Label.
Zusammengestellt wird die Playliste von Discover, wie bei Last.fm bereits bekannt, über die Tags. Genau an dieser Stelle greift dann, das schon von Last.fm bekannte, System von Scoring. Andrew Clegg, Mitarbeiter bei Last.fm, beschreibt das Vorgehen in seinem Blog.

Die Leistung des Scoring Systems in Bezug auf Discover ist es nun, dass hier Songs von Bands abgespielt werden, die nicht so oft getaggt wurden. Hier ist die Gefahr einer Abweichung der angezeigten Tags im Vergleich zu den bekannteren Bands, relativ groß. Der Faktor der statistischen Korrekturen spielt hier eine größere Rolle, um den Dienst erfolgreich zu machen.
Der Grund hierfür ist, dass Discover das Radio anhand der vom User eingegebenen Tags zusammenstellt und es auch auf den Geschmack des, angemeldeten, Benutzer abstimmt.

Diese Anwendung ist ein Beispiel für die Nutzung von Data Mining und Sozialen Netzwerken. Hier wird unabhängigen Bands ein Forum zur Verfügung gestellt, um ihre Musk einem interessierten Publikum vorzustellen und dabei die Streuverluste zu vermeiden. Aufmerksam gemacht auf dieses Thema hat mich der Blog www.eindeutigunsinnig.de.

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