파이썬을 사용한 음악 추천 시스템 개발 방법

25 Sep 2023

python

이 글에서는 파이썬을 사용하여 음악 추천 시스템을 개발하는 방법을 알아보겠습니다. 음악 추천 시스템은 사용자의 음악 취향에 기반하여 개인 맞춤형 음악을 추천해주는 시스템입니다. 기계 학습 알고리즘을 활용하여 사용자의 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 음악을 추천할 수 있습니다.

데이터 수집

먼저, 음악 추천 시스템을 개발하기 위해 사용자의 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 사용자의 음악 청취 기록, 장르 선호도, 좋아하는 아티스트 등을 포함할 수 있습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 사용자에게 설문지를 제공하거나, 음악 스트리밍 서비스에서 제공하는 API를 활용할 수 있습니다.

데이터 전처리

수집한 데이터를 바탕으로 데이터 전처리를 진행해야 합니다. 이 단계에서는 데이터를 정규화하고, 결측치를 처리하며, 필요한 경우 데이터를 변환하는 작업을 수행합니다. 예를 들어, 음악 청취 기록을 시간 단위 또는 장르로 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('music_data.csv')

# 결측치 처리
data = data.dropna()

# 데이터 정규화
data['listen_count'] = (data['listen_count'] - data['listen_count'].min()) / (data['listen_count'].max() - data['listen_count'].min())

# 장르 변환
data['genre'] = data['genre'].map({'rock': 0, 'pop': 1, 'hip-hop': 2})

# 데이터 저장
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

모델 학습

데이터 전처리가 완료되면, 이제 모델을 학습시킬 차례입니다. 여러 가지 기계 학습 알고리즘 중에서 적합한 알고리즘을 선택하고, 학습 데이터를 활용하여 모델을 학습시킵니다. 대표적인 알고리즘으로는 협업 필터링, 내용 기반 필터링, 하이브리드 필터링 등이 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('processed_data.csv')

# feature와 target 나누기
X = data[['genre', 'listen_count']]
y = data['recommendation']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 나누기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 학습
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

음악 추천

모델을 학습시킨 후, 이제 추천 기능을 구현할 차례입니다. 사용자의 입력에 따라 모델을 활용하여 음악을 추천하고, 이를 출력해주는 기능을 구현해야 합니다.

# 음악 추천 함수
def music_recommendation(genre, listen_count):
    # 입력 데이터 전처리
    genre = {'rock': 0, 'pop': 1, 'hip-hop': 2}[genre]
    listen_count = (listen_count - data['listen_count'].min()) / (data['listen_count'].max() - data['listen_count'].min())
    
    # 예측
    prediction = model.predict([[genre, listen_count]])
    
    # 추천 음악 출력
    recommendation = data[data['recommendation'] == prediction]['music'].values[0]
    return recommendation

# 예시 음악 추천
recommended_music = music_recommendation('rock', 0.8)
print(recommended_music)

이와 같은 방식으로 파이썬을 사용하여 음악 추천 시스템을 개발할 수 있습니다. 데이터 수집부터 모델 학습까지 순차적으로 전개되며, 마지막으로 음악 추천 기능을 구현하는 방법을 알아보았습니다.

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