Une analyse expérimentale des changement de comportements de découverte musicale lorsqu’on explique le fonctionnement de la recommandation par algorithme.
Le volume d’œuvres disponibles sur les services de streaming musical a stimulé le besoin généralisé de recommandations de contenus visant à réduire les coûts de recherche des utilisateurs.1 La recommandation personnalisée sur les plateformes de streaming prend principalement la forme de recommandations algorithmiques dérivées des préférences et de l’historique de l’utilisateur, communément appelées Music Recommender Systems (MRS).
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