요즘은 멜론, 스포티파이, 유튜브 뮤직처럼

AI가 자동으로 추천해주는 음악이 일상화됐죠.

어떨 땐 ‘어떻게 내 취향을 이렇게 잘 알지?’ 싶다가도,

때론 ‘왜 이런 노래가 떴지?’ 싶을 때도 있어요.

그럼 이 추천 시스템, 어떻게 작동하는 걸까요?

✅ AI 음악 추천, 이렇게 작동합니다

1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)

내가 들은 음악의 속성(장르, BPM, 악기 구성, 가사 내용 등)을 분석

예: 슬로우템포 + 여성보컬 + 어쿠스틱 → 유사한 음악 추천

개인 취향을 직접 분석

2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

나와 비슷한 취향을 가진 사람이 좋아한 음악을 추천

내가 듣지 않았던 곡도 새롭게 제안

예: A와 B가 모두 X, Y 곡을 좋아했으면, A가 듣지 않은 Z 곡을 추천

3. 하이브리드 방식

위 두 방식을 결합해 더 정교한 추천

유튜브 뮤직, 스포티파이 등이 대표적

최근엔 딥러닝 기반으로 청취 시간, 재생 위치, 반복 횟수까지 분석

✅ 알고리즘이 추적하는 내 음악 패턴

언제(시간대별) 듣는지

어떤 곡을 끝까지 듣는지

어떤 곡은 중간에 스킵하는지

특정 장르/아티스트 선호도

반복 재생하는 곡은 무엇인지

가사 있는 곡 vs 연주곡 선호도

✅ 그럼에도 ‘내 맘에 안 드는 곡’이 뜨는 이유

데이터가 부족한 경우

→ 새로 가입했거나, 듣는 음악 종류가 너무 적을 경우

테스트 알고리즘 노출

→ AI가 다양한 반응을 수집하기 위해 일부러 생소한 곡을 띄워보는 경우도 있음

기분/상황을 고려 못함

→ 같은 사람도 평일과 주말, 아침과 밤에 듣고 싶은 노래가 다르지만, 알고리즘은 그걸 항상 반영하지 못함

AI 음악 추천은 내가 이미 좋아하는 곡을 더 잘 찾도록 도와주는 도구예요.

하지만 새로운 곡, 의외의 감성을 발견하는 건 여전히 내 몫이죠.

추천 시스템을 믿되, 가끔은 직접 찾아듣는 재미도 잊지 마세요 :)