IMMERSION
MUSICALE
GraphDay
Paris, 29/09/2015
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Frédéric Notet
CTO
MUSIMAP ?
Courte présentation de Musimap S.A.
LA BASE DE DONNEES
Notre transition à Neo4j et les outils utilisés
LES CAS D...
1. MUSIMAP
Courte présentation de la société et du projet
LES ORIGINES DU PROJET
“Aucun musicien ne peut créer de la musique sans influences. Tout est interconnecté !”
L’IMPORTANCE DES EMOTIONS
Un réseau de “Mood” pour humaniser les réponses...
LA SOCIETE
1994 : Thèse sur le morphing musical de Pierre Lebecque à l’Université de Louvain-La-Neuve, Belgique.
2007 : Cr...
L’EQUIPE
Pierre Lebecque
Concepteur du projet, Head Of Research.
Frédéric Notet
Lead-Developer, Chief Technical Officer
Ol...
L’ADN DE LA MUSIQUE
2. BASE DE DONNEES
Notre transition à Neo4j et les outils utilisés
MySQL
Un schéma relationnel d’un concept de Graph Database
Neo4j
LES PRINCIPAUX OUTILS
Laravel 5.1 + NeoClient + Git
Framework PHP utilisé pour nos différents projets avec la librairie Ne...
3. LES CAS D’USAGE
En quoi Neo4j nous apporte-t-elle des solutions ?
L’algorithme de recommandation
• Développement d’un plugin Java pour Neo4j
• Analyse de 55 paramètres sémantiques pondérés...
L’analyse sociale
• Correspondance des informations avec les sources sociales
• Mise en place d’une traduction de ces info...
Un Outil B2B
4. EXEMPLES
Quelques visualisations de réponse à des requêtes
Feeling Good – Nina Simone
DES LIAISONS MULTIPLES
https://www.musimap.com
https://developers.musimap.net
@Musimap / @frednotet
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Immersion Musicale avec Neo4j

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Immersion Musicale avec Neo4j - Frederic Notet Musimap
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  • Nous vivons dans un réseau d’influences.
    Un style = un groupe d’artistes = un groupe d’albums = un groupe de tracks
  • - Nous tentons de recréer le cerveau humain, ses connaissances et sa réflexion
  • - 12 éléments interviennent dans cette analyse que nous faisons de la musique
  • Avec la table “cultural_link”, on faisait du GRAPH sans le savoir (cultural_from / cultural_to)
    Limitation de la taille de la DB
    Requêtes compliquées (jointures)
  • Une DB ayant grandie assez rapidement
    En perpétuelle population
    Chaque traitement prend du temps car bcp de targets
  • - Expliquer pourquoi ces outils
  • - Expliquer les grandes lignes
  • - Expliquer les grandes lignes
  • Outils de recherche destinée aux professionnels du secteur de la musique pour films (supervisors, sound designers, producteurs,…)
    Recherche TALN
    Calcul d’un score de fiabilité de la réponse
  • - Comment sont reliés les moods entre une Track, son Album, son Artiste et son Genre principal
  • - Même les erreurs peuvent être symétriques.
  • Immersion Musicale avec Neo4j

    1. 1. IMMERSION MUSICALE GraphDay Paris, 29/09/2015 - Frédéric Notet CTO
    2. 2. MUSIMAP ? Courte présentation de Musimap S.A. LA BASE DE DONNEES Notre transition à Neo4j et les outils utilisés LES CAS D’USAGE En quoi Neo4j nous apporte-t-elle des solutions ? EXEMPLES Quelques visualisations de réponse à des requêtes. SOMMAIRE
    3. 3. 1. MUSIMAP Courte présentation de la société et du projet
    4. 4. LES ORIGINES DU PROJET “Aucun musicien ne peut créer de la musique sans influences. Tout est interconnecté !”
    5. 5. L’IMPORTANCE DES EMOTIONS Un réseau de “Mood” pour humaniser les réponses...
    6. 6. LA SOCIETE 1994 : Thèse sur le morphing musical de Pierre Lebecque à l’Université de Louvain-La-Neuve, Belgique. 2007 : Création de la société « The World Is A Mix » basée à Montpellier, France. - Développement d’une banque de données basée sur la musique (MySQL) - Développement d’un premier back-office de gestion des données - Développement d’une navigation dans une carte de la musique (Flash) - Expertise de +- 1 million de morceaux musicaux, de pionniers et d’ambassadeurs 2010 : Période de transition (regardez « Silicon Valley » pour connaître les difficultés que peut connaître une jeune startup) 2014 : Création de la société « Musimap SNC » - levée de fond visant à finaliser la technologie 2015 : Création de la société « Musimap S.A. » basée à Liège, Belgique. - Réécriture complète de la banque de données et migration des données - Mise en place d’une architecture globale (Neo4j + ElasticSearch + RabbitMQ + Laravel) - Import massif des différents artistes, albums et morceaux - Réécriture d’une API pour tous les i/o avec les différents services - Réécriture du back-office de gestion des données sous Laravel - Réécriture de l’algorithme de recommandation en plugin java pour Neo4j - Développement d’un outil B2B destinés aux professionnels du secteur de la musique de films - Participation au C/O Pop de Cologne (19/08/2015) - Participation au sein du #MusicTechFest @ Ljubljana (18-20/09/2015)
    7. 7. L’EQUIPE Pierre Lebecque Concepteur du projet, Head Of Research. Frédéric Notet Lead-Developer, Chief Technical Officer Olivier Lebeau Head Of Content Vincent Favrat Chief Executive Officer Fabrizio Giugno Back-End Developer Mounir Bouzanih Front-End Developer Les Partenaires : GraphAware, Christophe Willemsen, 6ème sans Ascenseur, i-Logs,...
    8. 8. L’ADN DE LA MUSIQUE
    9. 9. 2. BASE DE DONNEES Notre transition à Neo4j et les outils utilisés
    10. 10. MySQL Un schéma relationnel d’un concept de Graph Database
    11. 11. Neo4j
    12. 12. LES PRINCIPAUX OUTILS Laravel 5.1 + NeoClient + Git Framework PHP utilisé pour nos différents projets avec la librairie NeoClient by GraphAware Ltd. Neo4j Enterprise 2.2.3 – mode HA Serveur de stockage des données primaire. Réplication HA en place ElasticSearch Serveur d’indexation des données servant lors des recherches. RabbitMQ Serveur de messagerie afin de gérer les files d’attente de jobs demandés Rundeck Application de gestion des scripts de maintenance des data (GUI
    13. 13. 3. LES CAS D’USAGE En quoi Neo4j nous apporte-t-elle des solutions ?
    14. 14. L’algorithme de recommandation • Développement d’un plugin Java pour Neo4j • Analyse de 55 paramètres sémantiques pondérés • Prise en charge d’un système de Fuzz des informations • Analyse en temps-réel parmi 30 millions de morceaux • Calcul d’un score de similarité entre chaque morceaux • Temps de réponse moyen : < 2,5 secondes
    15. 15. L’analyse sociale • Correspondance des informations avec les sources sociales • Mise en place d’une traduction de ces informations vers une sémantique unique • Analyse des informations de portrait et expertise sociale enregistrée. • Calcul d’un Fuzz potentiel des informations • Calcul d’un score d’expertise pour chaque élément • Temps de réponse moyen : < 3 secondes
    16. 16. Un Outil B2B
    17. 17. 4. EXEMPLES Quelques visualisations de réponse à des requêtes
    18. 18. Feeling Good – Nina Simone
    19. 19. DES LIAISONS MULTIPLES
    20. 20. https://www.musimap.com https://developers.musimap.net @Musimap / @frednotet

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