사용자 취향 반영을 위한 음악 추천 알고리즘 개선 과정
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SPRINGBOOT/음악 스트리밍 서비스
사용자 맞춤형 음악 추천 기능을 구현하기 위해서는, 사용자의 취향을 정확하게 반영할 수 있는 알고리즘 설계가 핵심입니다.MiTi 프로젝트에서는 이를 위해 곡의 특성을 기반으로 한 벡터 유사도 계산 방식을 도입하였고, 추천 정확도를 높이기 위한 리팩터링을 단계적으로 진행하였습니다. 💡 기존 추천 알고리즘 설계 방식 설계한 알고리즘: 개인 맞춤형 음악 추천, 장르별 음악 추천, 유사 음악 추천 # user_records에 포함된 album_id에 대해 평균 특성 벡터를 계산하는 함수def calculate_average_features(user_records, album_dict): feature_sums = np.zeros(len(next(iter(album_dict.values())))) # ..