Spotify 퍼스널 라이저 스트리밍 (Personalizer Streaming)

Spotify AI 기반 맞춤형 음악 스트리밍 플랫폼

퍼스널 라이저 스트리밍(Personalizer Streaming)은 AI 기술을 활용하여 사용자에게 개인화된 음악 스트리밍 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 사용자들은 자신만의 플레이리스트를 만들고, 음악 추천을 받을 수 있습니다.

프로젝트 개요

"Spotify 퍼스널 라이저 스트리밍(Personalizer Streaming)"은 사용자의 음악 청취 경험을 혁신하고, AI를 활용하여 개인화된 음악 추천을 제공합니다. 이 프로젝트는 다음과 같은 주요 컴포넌트로 구성됩니다:

1. Presentation Tier (사용자 인터페이스):

   • 모바일 앱 또는 웹 애플리케이션을 개발하여 사용자에게 음악 스트리밍 서비스를 제공합니다.
   • 사용자는 플레이리스트를 만들고 음악을 검색하며 AI 추천을 받을 수 있습니다.

2. Application Tier (AI 추천 엔진):

   • AWS Lambda 및 기계 학습 프레임워크 (예: TensorFlow 또는 PyTorch)를 사용하여 AI 추천 엔진을 구축합니다.
   • 사용자의 음악 청취 기록 및 기호를 분석하여 개인화된 플레이리스트 및 음악 추천을 생성합니다.

3. Data Tier (데이터베이스):

   • 사용자 프로필 및 음악 메타데이터를 저장하기 위해 AWS DynamoDB 또는 RDS를 사용합니다.

4. 인프라 관리 (Terraform):

   • Terraform을 사용하여 클라우드 인프라를 코드로 관리하고 확장 가능한 백엔드 인프라를 프로비저닝합니다.

프로젝트 목표

1. 개인화된 음악 추천: 사용자의 음악 청취 기록과 기호를 분석하여 개인화된 음악 추천을 제공합니다. 사용자는 자신만의 음악 청취 경험을 누릴 수 있습니다.

2. 다양한 플레이리스트 생성: AI 추천 엔진을 활용하여 다양한 플레이리스트를 생성하고, 사용자는 자동으로 생성된 플레이리스트를 즐길 수 있습니다.

3. 사용자 참여 및 피드백 반영: 사용자가 평가와 피드백을 제공하면 이 정보를 모델에 반영하여 추천을 개선합니다. 사용자의 목소리를 수용합니다.

4. 편리한 사용자 인터페이스: 간편한 웹 또는 모바일 앱을 통해 사용자는 쉽게 플랫폼을 이용하고, 자신만의 플레이리스트를 만들고 음악을 검색할 수 있습니다.

5. 확장 가능한 아키텍처: Terraform을 사용하여 클라우드 인프라를 코드로 관리하여 확장 가능한 백엔드 인프라를 프로비저닝합니다. 더 많은 사용자와 데이터를 수용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 사용자의 음악 스트리밍 경험을 혁신하고, AI를 활용하여 개인화된 음악 추천을 제공하여 음악을 더 즐겁게 듣도록 돕는 것을 목표로 합니다.

주요 기능

1. 사용자 등록 및 프로필 관리: 사용자는 개인 프로필을 생성하고 관리할 수 있습니다.

2. 음악 검색 및 스트리밍: 사용자는 음악을 검색하고 고화질 스트리밍으로 감상할 수 있습니다.

3. 개인화된 플레이리스트 생성: AI 추천 엔진을 통해 개인화된 플레이리스트를 생성하고 저장할 수 있습니다.

4. AI 추천 엔진: 사용자의 음악 청취 기록과 기호를 분석하여 음악 추천을 제공합니다.

5. 사용자 활동 및 기호 기반 음악 추천: AI 알고리즘을 활용하여 사용자의 음악 취향을 파악하고 개인화된 음악 추천을 지속적으로 개선합니다.

설치 및 사용법

1. 이 저장소를 클론합니다.

git clone https://github.com/yourusername/your-repo.git
cd your-repo

2. 가상 환경을 설정하고 필수 라이브러리를 설치합니다.

virtualenv venv
source venv/bin/activate  # Windows에서는 'source venv/Scripts/activate'를 사용하세요.
pip install -r requirements.txt

3. 데이터베이스 마이그레이션을 수행합니다.

python manage.py migrate

4. 서버를 실행합니다.

python manage.py runserver

5. 서버를 실행합니다.

웹 브라우저에서 http://localhost:8000에 접속하여 애플리케이션을 사용합니다.

기술 스택

백엔드

• Django 및 Django REST framework

AI 추천 엔진

• AWS Lambda or PyTorch

프론트엔드

• React

데이터베이스

• AWS DynamoDB

호스팅

• AWS Elastic Beanstalk 또는 S3

AWS 리소스 관리 (Terraform)

• Terraform을 사용하여 클라우드 인프라를 코드로 관리하고 확장 가능한 백엔드 인프라를 프로비저닝합니다.