플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 기존 음악 추천 서비스는 대부분 유료 구독 모델 - 회원가입 없이 간단히 비슷한 곡을 찾기 어려움 - 추천 결과에 대한 미리듣기가 불가능하거나 제한적 - 다국어 지원이 부족하여 해외 사용자 접근성 저하 2) 프로젝트 목표 - 무료/무회원 음악 추천: 누구나 즉시 사용 가능한 서비스 개발 - 하이브리드 추천: Last.fm 집단지성 + iTunes 고품질 메타데이터 결합 - 즉각적
프로젝트 성과
즉시 사용 가능
회원가입/로그인 없이 0초 만에 서비스 이용 시작
추천 정확도
Last.fm 집단지성 기반 유사도 점수(matchScore) 제공으로 신뢰도 향상
글로벌 커버리지
3개 언어(한/영/일) 지원으로 해외 사용자 접근 가능
빠른 응답 속도
Cloudflare Edge 배포로 전세계 평균 100ms 이내 응답
핵심 기능
실시간 음악 검색
디바운스 적용으로 타이핑 중 자동 검색, iTunes DB에서 곡 정보 및 고화질 앨범 커버 표시
진행 단계
기획 및 설계
2025.12.
서비스 컨셉 정의, iTunes/Last.fm API 분석, 시스템 아키텍처 설계
프로젝트 상세
배경 기존 음악 추천 서비스들은 유료이거나, 회원가입이 필요하거나, 추천 로직이 불투명한 문제가 있었습니다. 사용자가 좋아하는 곡 하나만으로 바로 비슷한 분위기의 곡을 찾을 수 있는 무료 서비스의 필요성을 느꼈습니다. 솔루션 iTunes의 방대한 음원 DB와 Last.fm의 집단지성(collaborative filtering) 추천 알고리즘을 결합한 하이브리드 추천 시스템을 구축했습니다. 기술적
