DEVOCEAN

사용자의 현재 상황과 무드에 잘 어울리는 음악 플레이리스트 추천 시스템을 소개합니다!

사용자가 자신의 상황과 감성을 텍스트로 표현하는 것은 가능합니다. 하지만 그 상황과 감성을 반영하는 음악을 찾는 것은 어렵습니다.

FLO는 사용자의 감성에 맞는 플레이리스트 추천을 위해 텍스트의 의미와 오디오의 의미를 매핑하는 멀티 모달(Multi-Modal) 모델을 제시합니다.

또한 추천된 플레이리스트의 품질 향상을 위해 비슷한 음색을 가진 음악을 추천하는 오디오-오디오 모델을 사용하여 2-Stage 감성 플레이리스트 추천 모델을 개발하였습니다.

자연어 쿼리 기반 플레이리스트 추천 시스템 구축을 위한 데이터셋, 딥러닝 모델, 그리고 두 모델을 활용한 2-Stage 추천 시스템 아키텍처에 대해 차근차근 소개해 드릴 예정입니다.

■ 발표자 소개

강석우 (드림어스컴퍼니)

데이터로 FLO의 사용자와 음악 플레이리스트를 연결하는 추천 시스템을 만드는 '추천 모델 개발자'로 일하고 있습니다. 커리어의 시작을 추천 개발자에서 시작해 백엔드 개발자로, 그리고 지금은 다시 추천 개발자로 돌아왔는데요. 다시 돌아온 추천 모델과 시스템은 역시 즐겁습니다.

추천과 관련된 얘기는 언제나 환영입니다! 사용자들이 더 좋아할 만한 추천 시스템을 만들기 위해 노력하겠습니다.

황시정 (드림어스컴퍼니)

현재 다양한 사용자의 입맛을 충족시킬 수 있는 음악 추천 모델 개발자로 일하고 있습니다. 저는 FLO에서 일하면서 이렇게 많은 음악이 유통되고 있는지 처음 알았는데요. 엄청난 음악 홍수 속에서 사용자들이 취향 저격당할 수 있는 콘텐츠를 제공해, FLO 서비스 만족도를 높이고 싶습니다. 또한 핫한 음악 이외에도 사람들의 사랑을 받을 수 있는 음악 또한 발굴해서 다양성을 가진 추천 서비스를 제공하고 싶은 목표가 있습니다.