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저자정보
Yee Mon Oo (Inje University) Kounen Fathima (Inje University) Ziallah Khan (Inje University) Hee Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2024.5
수록면
234 - 237 (4page)

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In this digital era, music has become a necessary role in people’s lives, and discovering songs that align with users’ unique tastes and preferences plays a vital role in music-related applications. In this paper, we propose a content-based approach to Music Recommendation System (MRS) by leveraging a rich dataset “Spotify Million Song Dataset” which includes audio features, track metadata, user, playlist, and artist information for 57650 tracks. Our proposed system also employs the advanced techniques of Natural Language Processing (NLP), including the Snowball Stemmer and TF-IDF Vectorization algorithms, for the feature extraction process. These techniques are utilized to transform the textual information of songs into high-dimensional feature vectors. Cosine Similarity has been utilized as the primary metric for similar track recommendation function, enabling the computation of song rack similarity based on their feature vectors. This paper presents the methodology and approaches used for data preprocessing, feature extraction, and recommendations in the proposed system including its results and accuracy. Our system’s overall cluster-based accuracy score comes out at 72.70 percent.
#MRS #machine learning #content-based filtering #TF-IDF vectorization #cosine similarity

목차

ABSTRACT
I. INTRODUCTION
II. METHODOLOGY
III. EXPERIMENT AND RESULTS RECOMMENDATION FUNCTION
IV. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES

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