알고리즘 기반 음악 추천 방식
안녕하세요 헬로코드 입니다. 알고리즘 기반 음악 추천을 한번쯤은 경험 해보셨을 겁니다.
세계적인 음악 스트리밍 어플인 타이달이나, 스포티파이 등에 존재하고 있는 랜덤 플레이리스트 및 내가 좋아하는 음악을 기반으로 새로운 음악을 추천해주는 방식인데요.
이게 도대체 어떻게 적용되어 작동하는지 알아보도록 하겠습니다.
일단 알고리즘을 기반으로 한 음악 추천 방식은 개인의 음악 취향을 파악해 해당하는 음악을 추천해주는 과학적 기술입니다.
음악 추천 알고리즘은 특히 음악 데이터베이스, 사용자 정보와 인공지능 등의 기술을 확실하게 활용하여 차별화되고 개인화된 음악 추천을 제공해줍니다.
음악 추천 알고리즘의 종류가 있다?
음악 추천 알고리즘에도 세분화된 종류가 있는걸 알고 계신가요? 놀랍지만 사실입니다. 상당히 세분화되어 존재하는데요. 몇가지만 알아보도록 하겠습니다.
- 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘
콘텐츠 기반 필터링 알고리즘은 음악의 속성과 분위기, 가사 등의 콘텐츠 적인 데이터를 분석해 그와 비슷한 음악을 추천해주는 방식입니다. 이 방식이 사실 가장 기본적이면서도 확실한 방식입니다. - 협업 필터링 기반 알고리즘
협업 필터링 알고리즘은 사용자들의 과거 구매 기록과 평가, 리뷰를 바탕으로 그와 유사한 사용자 음악을 찾아 추천해주는 방식입니다. - 하이브리드 알고리즘
결국 위 두개가 합쳐진 알고리즘 방식으로 서로의 장점과 단점을 보완해 나온 최상급의 음악 추천 알고리즘 입니다.
결국 모든 음악 스트리밍 사이트에서 쓰여지는 알고리즘은 하이브리드 알고리즘입니다.
내가 예전에 좋아요를 눌렀던 음악, 그리고 그 음악과 비슷한 가사, 장르를 모두 찾아내어 다시 랜덤으로 추천해주는 방식이 바로 하이브리드 알고리즘 입니다.
인공지능과 음악 추천???
결국 여기서도 인공지능이 빠질 수가 없습니다. 왜냐면 인공지능 기술은 음악 추천 분야에서 너무나도 큰 힘을 발휘하기 때문인데요. 기본적으로 음악 추천을 위해서는 너무나도 많은 양의 데이터를 다루어야 합니다.
이를 인간의 노력으로 처리하려고 하면 상당히 비효율적 이죠. 따라서 인공지능 기술을 활용해 음악 추천 알고리즘을 구현하는 것이 요즘 시대에서는 필수적입니다.
음악 추천 알고리즘을 구현하기 위해서는 다양한 인공지능 기술이 사용됩니다. 가장 대표적으로 딥러닝, 자연어를 통한 처리, 강화학습 등이 존재하고 있습니다.
특히 여기서 딥러닝 기술을 활용한 음악 추천 알고리즘은 신경망 구조를 효과적으로 사용하여 음악의 특징을 추출하고 사용자의 취향을 파악하여 추천합니다.
자연어 처리 기술을 기반으로 활용한 음악 추천 알고리즘은 사용자의 검색어와 음악 태그를 분석하여 음악을 추천합니다.
마지막으로 강화학습 기술을 활용한 음악 추천 알고리즘은 사용자의 피드백을 반복적으로 학습하고 이를 다시 적용해 보다 정확한 추천을 제공합니다.
또한 인공지능 기술을 활용하여 음악 추천 알고리즘을 개선하고 발전시키는 연구도 요즘 시대에서는 너무나도 활발하게 이루어지고 있습니다.
특히 멜론에서 이 기능을 효과적으로 사용하기 위해 엄청난 투자를 해 개발하고 있다는 소식도 들려오고 있습니다.
예를 들어, 새로운 음악 트렌드나 사용자 취향을 자동으로 파악하여 음악 추천 알고리즘을 업데이트하는 연구가 진행되고 있습니다. 이는 더욱 더 듣는 사람의 취향을 세부적으로 분석해 장르별로 음악을 추천할 수 있게 될거라고 합니다.
위에서와 같이 인공지능 기술은 음악 추천 분야에서 너무나도 중요한 역할을 하고 있으며, 음악 추천 정확도를 높이는 데 기존 방식들 보다도 훨씬 큰 도움을 줍니다.
따라서 음악 추천 알고리즘을 개발하거나, 업그레이드 하는 데에는 인공지능 기술이 아주 필수적인 요소가 됩니다. 인공지능이 없이는 알고리즘 기반 음악 추천 기술이 더 확실한 발전을 하기가 어렵게 됩니다.
음악 추천 알고리즘의 단점
결국 이 알고리즘 기반 음악 추천에도 단점은 존재하고 있습니다. 그 중에서도 가장 치명적인 단점을 몇가지 소개해 보도록 하겠습니다.
- 이질적인 데이터의 문제
사용자의 음악 취향이 너무나도 다양하고 장르가 많을 시에는 추천의 정확도가 꽤나 떨어지는 경향이 있다고 합니다. - 사용자의 의도 파악의 문제
사용자의 의도와 음악의 취향이 정확하게 일치하지 않을때에는 사용자가 원하지 않는 음악을 추천해주기도 하는 오작동이 발생한다고 합니다. - 오버스펙트럼
저는 개인적으로 이게 가장 문제라고 생각하는데요. 사용자는 결국 거기서 거기인 같은 장르의 음악만 추천받아 더 이상 새로운 장르로의 도전과 진출이 어렵게 되는 현상을 말합니다. - 콜드 스타트
이 현상은 새로 가입한 사용자에게서 나오는 현상인데요. 수집할 데이터가 아예 존재하기 않기 때문에 알고리즘 기반 음악 추천이 사실상 오류가 날 확률이 높아지는 문제입니다. 다만 이 현상은 사용자가 음악을 점점 재생하면 할 수록 확률이 올라가기 때문에 큰 문제는 아닙니다.
저는 여기서 오버스펙트럼 문제를 가장 큰 문제로 꼽고 있습니다. 이유는 현대 사회에서 음악의 장르 다양성은 더욱 더 좁아지고 있습니다.
유행하는 음악들만 유행하게 되는 경향이 있죠.
하지만 알고리즘 기반 음악추천이 이걸 더 부추기는 경향이 있습니다. 사용자들이 많이 듣는 음악을 기반으로 추천을 해주다 보면 결국 대중들의 귀에 가장 많이 들리게 되는 음악이 많이 추천되게 되는거죠.
이렇게 되면 결국 음악적 다양성은 사라지게 되고 장르적 다양성도 사라지게 될거라고 봅니다.
저는 알고리즘 기반 음악 추천의 발전이 파괴적으로 가지 않았으면 좋겠습니다.
HELLOCHORD
