ОТЗЫВ
на выпускную квалификационную работу  
Ромашова Дмитрия Сергеевича
«Система определения музыкальных предпочтений»

Работа Ромашова Д.С. посвящена проблеме создания рекомендательных систем. Эта задача  актуальна для соответствующих сервисов социальных сетей. Существующие рекомендательные системы реализуют принципы коллаборативной фильтрации, учитывающей оценки пользователей и фильтрации по атрибутам произведений, таких как жанр, исполнитель и т.п. 
	Целью работы являлась исследование возможности создания рекомендательной системы на основе анализа содержимого произведений нравящихся пользователям.  Основная идея основывается на том, что музыкальное содержание непосредственно связано с частотным спектром прослушиваемой композиции.  
В работе предлагается описывать музыкальное произведение вектором признаков, а затем на основе тренировочной выборки построить ряд классификаторов разных типов.  В качестве вектора признаков предлагается использовать некоторые статистики, извлекаемые из амплитудно-частотного спектра музыкальных произведений. При этом  произведение разбивается на части одинакового размера, для каждой из которых вычисляется свой спектр.  Полученные признаки используются для обучения различных типов классификаторов. Автор использовал несколько известных и хорошо себя зарекомендовавших в задачах распознавания  классификаторов – на основе метода опорных векторов, на основе метода ближайших соседей и на основе решающих деревьев.   
Предлагаемая система реализована в виде программного обеспечения, написанного на языке C#, с использованием библиотек поддерживающих методы машинного обучения таких как, Emgu CV и Accord.Net.  В работе приводятся результаты экспериментов с обученными классификаторами. Следует отметить, что из-за отсутствия  размеченных баз данных произведений, автором были сформированы тренировочные и контрольные выборки произведений исходя из собственных предпочтений. Результаты экспериментов показали правомерность предлагаемого подхода к определению музыкальных предпочтений.    
Следует отметить, что работа была выполнена достаточно самостоятельно. В ходе работы автор показал умение разбираться в методах цифровой обработки сигналов и в методах машинного обучения. 

Считаю, что квалификационная работа Ромашова Д.С.  заслуживает оценки “Отлично”, а ее автор может быть рекомендован для поступления в магистратуру.


Научный руководитель
доцент кафедры КММС факультета ПМ-ПУ 						
к.т.н. 											В.М. Гришкин