개요

음악 스트리밍 서비스는 많은 사용자들이 좋아하는 음악을 추천해주는 음악 추천 시스템을 통해 사용자들의 만족도를 높이고자 합니다. 본 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 음악 추천 시스템을 개발하는 것이 목표입니다.

데이터 수집

우선, 음악 추천 시스템을 구축하기 위해 음악 데이터가 필요합니다. 이를 위해 웹 크롤링을 통해 음악 정보 및 사용자들의 선호도 데이터를 수집할 계획입니다. 수집된 데이터는 판다스 데이터프레임으로 저장될 것이며, CSV 파일로 백업하여 데이터 손실을 방지할 것입니다.

import pandas as pd

# 데이터 수집
music_data = {
    'song_title': ['Song A', 'Song B', 'Song C'],
    'artist': ['Artist X', 'Artist Y', 'Artist Z'],
    'genre': ['Pop', 'R&B', 'Hip-hop'],
    'user_rating': [4.5, 3.8, 4.2]
}

df = pd.DataFrame(music_data)
df.to_csv('music_data.csv', index=False)

데이터 전처리

수집한 데이터를 분석에 활용하기 위해 데이터 전처리가 필요합니다. 이를 위해 판다스를 사용하여 데이터를 정제하고, 음악의 특징 벡터를 추출할 예정입니다. 이를 통해 음악의 유사성을 측정하고, 사용자들에게 가장 유사한 음악을 추천할 수 있을 것입니다.

추천 알고리즘 구현

음악 추천을 위한 추천 알고리즘을 구현할 것입니다. 여기서는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 활용하여 사용자에게 음악을 추천할 것이며, 이를 위해 사용자-음악 매트릭스를 구축하고, 유사도 지표를 계산할 것입니다.

모델 평가

구현한 음악 추천 시스템의 성능을 평가하기 위해 정확도, 정밀도 및 재현율과 같은 평가 지표를 사용할 것입니다. 이를 통해 추천 시스템의 성능을 정량적으로 파악하고, 필요에 따라 알고리즘의 수정이 이루어질 수 있을 것입니다.

결론

파이썬을 사용하여 음악 추천 시스템을 개발하고자 하는 본 프로젝트는 음악 스트리밍 서비스의 사용자 경험 향상에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

이 프로젝트는 빅데이터, 머신러닝 및 음악 분석 분야에 대한 지식을 확장하는 데 도움이 될 것이며, 다양한 음악을 즐기는 사용자들에게 특화된 추천 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.

참고 문헌

• Pandas Documentation
• Scikit-learn Documentation
• T. Bansal et al., “A Review of Music Recommendation Systems”