[python] 파이썬을 사용한 음악 악곡 추천 시스템
음악 스트리밍 플랫폼은 사용자에게 맞춤형 음악을 추천하여 사용자 경험을 향상시키는데 큰 역할을 합니다. 이러한 추천 시스템을 만드는 방법 중 하나는 파이썬을 사용하여 사용자의 음악 취향을 분석하고 이를 바탕으로 악곡을 추천하는 것입니다.
1. 데이터 수집
음악 악곡 추천 시스템을 위해서는 음악 데이터를 수집해야 합니다. 공개적으로 제공되는 음악 메타데이터 API를 활용하여 음악 정보를 수집할 수 있습니다.
import requests
API_URL = "https://music-metadata-api.com"
response = requests.get(API_URL + "/search?q=query")
music_data = response.json()
2. 데이터 전처리
수집된 음악 데이터를 전처리하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공해야 합니다. 이때 파이썬의 데이터 분석 및 가공 라이브러리인 pandas나 numpy를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
music_df = pd.DataFrame(music_data)
# 데이터 가공 및 정제
3. 모델 학습
음악 데이터를 바탕으로 추천 모델을 학습합니다. 파이썬의 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리인 scikit-learn, tensorflow, keras 등을 사용하여 모델을 구성하고 학습할 수 있습니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 모델 학습
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(music_df[['feature1', 'feature2']], music_df['genre'], test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
4. 추천
학습된 모델을 사용하여 사용자에게 악곡을 추천합니다.
user_features = [user_feature1, user_feature2]
recommended_music = model.predict(user_features)
음악 악곡 추천 시스템을 구현하여 사용자에게 맞춤형 음악을 추천함으로써 음악 스트리밍 플랫폼의 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.