Como referenciar este texto: ‘Recomendação de música com K-Means: Agrupamento e análise de gêneros’. Rodrigo Terra. Publicado em: 30/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/recomendacao-de-musica-com-k-means-agrupamento-e-analise-de-generos/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
Introdução e objetivo
Este projeto busca desenvolver um sistema de recomendação de músicas utilizando o algoritmo K-Means. Por meio de dados extraídos da API do Spotify, o objetivo é agrupar músicas com características semelhantes e recomendar faixas para usuários com base em preferências de gêneros ou atributos específicos. Este é um exemplo prático da aplicação de aprendizado não supervisionado na criação de soluções para entretenimento.
Preparação do ambiente
O ambiente do projeto é configurado com bibliotecas essenciais, como pandas para manipulação de dados, numpy para cálculos matemáticos e matplotlib e seaborn para visualização gráfica. A API do Spotify é utilizada para coletar dados das músicas, incluindo características acústicas, gêneros e popularidade.
Coleta e exploração de dados
As bases de dados utilizadas incluem informações detalhadas por gênero, ano e músicas específicas. São realizadas análises exploratórias para compreender padrões, como a variação de características acústicas ao longo dos anos e as diferenças entre gêneros musicais. Estatísticas descritivas e gráficos fornecem uma visão geral do conjunto de dados.
Aplicação do algoritmo K-Means
O algoritmo K-Means é implementado para agrupar músicas em clusters com base em atributos como energia, dançabilidade e instrumentalidade. A escolha do número de clusters (kk) é determinada pelo método do cotovelo, garantindo que os grupos sejam otimizados para a recomendação.
Visualização dos clusters
Gráficos de dispersão e histogramas mostram a distribuição das músicas dentro de cada cluster, destacando suas características predominantes. Esses clusters formam a base para as recomendações personalizadas, permitindo a identificação de músicas que se alinham às preferências do usuário.
Sistema de recomendação
Com os clusters definidos, o sistema recomenda músicas a partir de parâmetros fornecidos pelo usuário, como preferência por um gênero específico ou características acústicas. Este modelo simples e eficiente demonstra como o K-Means pode ser aplicado para criar uma experiência personalizada em plataformas de streaming.
Conclusão
O projeto ilustra o potencial do aprendizado não supervisionado na personalização de conteúdo. A aplicação do K-Means possibilita uma abordagem prática e eficiente para sistemas de recomendação, utilizando dados reais e métodos escaláveis. Este exemplo reforça a relevância da ciência de dados no desenvolvimento de soluções criativas para o mercado de entretenimento.
Para ver o notebook do projeto, basta clicar aqui.
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