15년간의 음악 여정, AI가 당신의 취향을 예측합니다: 사용자 중심 음악 추천 프레임워크

본 기사는 15년간의 음악 감상 데이터를 기반으로 한 사용자 중심 음악 추천 프레임워크에 대한 연구를 소개합니다. Last.fm과 Spotify 데이터를 활용하여 시간적 맥락을 고려한 추천 시스템을 개발, 사용자 참여도 증대와 설명 가능성 향상을 목표로 합니다. 현재는 '댄서빌리티' 예측으로 시작하지만, 향후 더욱 다양한 변수를 확장하여 개인 맞춤형 음악 추천 서비스의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.

시간의 흐름 속에 담긴 음악 취향, AI가 풀어냅니다.

Jaime Ramirez Castillo, M. Julia Flores, Ann E. Nicholson 연구팀은 획기적인 사용자 중심 음악 추천 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 단순한 음악 추천을 넘어, 사용자의 15년에 걸친 음악 감상 기록을 분석하여 시간적 맥락까지 고려한, 진정으로 개인 맞춤형 추천을 제공합니다. 단순히 '좋아할 만한' 음악을 제시하는 것이 아니라, '지금 이 순간' 듣고 싶어할 음악을 예측하는 것이죠.

9만곡 이상의 플레이 기록, 14,000곡 이상의 유니크 트랙 분석:

연구팀은 한 사용자의 Last.fm 15년치 플레이 기록(90,000회 이상 재생, 14,000곡 이상의 유니크 트랙)을 분석했습니다. 이 방대한 데이터는 단순한 수치가 아닌, 사용자의 음악적 취향 변화와 시간에 따른 선호도 변화를 담고 있는 귀중한 정보의 보고입니다. 이 데이터에서 Last.fm 커뮤니티 태그와 Spotify 오디오 기능을 추출하여, 사용자가 특정 시간대에 어떤 음악적 특징을 선호했는지 분석했습니다. 예를 들어, 저녁 8시에는 어떤 장르와 분위기의 음악을 선호했는지 등을 세밀하게 파악한 것이죠.

시간적 맥락을 고려한 예측 모델:

연구팀은 이 데이터를 기반으로, 특정 시간대에 맞는 Spotify 오디오 특징을 예측하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 단순히 과거 데이터를 복제하는 것이 아니라, 사용자의 음악적 취향 변화 패턴을 학습하여 미래의 선호도를 예측합니다. 현재는 '댄서빌리티(danceability)'라는 단일 오디오 특징 예측으로 시작했지만, 향후 다른 변수들도 포함하여 더욱 정교한 예측 모델을 구축할 계획입니다. 이는 마치 사용자의 음악적 DNA를 해독하는 것과 같습니다.

단순 추천을 넘어, '발견'의 경험까지 제공:

예측된 오디오 특징을 바탕으로, 사용자가 '지금 이 순간' 듣고 싶어할 만한 유사한 트랙을 추천하는 것이 이 시스템의 핵심입니다. 단순히 기존에 좋아했던 음악만을 추천하는 것이 아니라, 사용자의 현재 감정과 상황에 맞는 새로운 음악을 발견할 수 있도록 돕는 것이죠. 이는 단순한 음악 추천을 넘어, 새로운 음악적 경험을 제공하는 '음악 발견' 플랫폼으로 진화할 가능성을 보여줍니다.

미래를 향한 발걸음:

이 연구는 한 명의 사용자 데이터를 기반으로 했지만, 이 프레임워크는 다른 사용자에게도 확장 적용 가능합니다. 이는 개인화된 음악 추천 서비스의 새로운 지평을 열 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 더 많은 사용자 데이터와 다양한 오디오 특징을 활용하여, 더욱 정교하고 개인 맞춤화된 음악 추천 시스템이 개발될 것으로 기대됩니다. 이를 통해 우리는 음악과의 관계를 더욱 풍요롭게 만들 수 있을 것입니다.