https://github.com/affec-ds/playlist-generator
App web de recomendación de playlists basada en emociones del usuario. Desarrollada con Flask y Machine Learning.
https://github.com/affec-ds/playlist-generator
flask flask-application machine-learning music music-playlist portfolio-project python recommender-system render spotify
Last synced: 6 months ago
JSON representation
App web de recomendación de playlists basada en emociones del usuario. Desarrollada con Flask y Machine Learning.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/affec-ds/playlist-generator
- Owner: affec-ds
- Created: 2025-03-23T03:23:04.000Z (7 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-27T05:59:27.000Z (6 months ago)
- Last Synced: 2025-03-31T12:18:56.503Z (6 months ago)
- Topics: flask, flask-application, machine-learning, music, music-playlist, portfolio-project, python, recommender-system, render, spotify
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 45.8 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# 🎧 Playlist Generator
### Autor: Affectus Jaureguizar
### Fecha: 20 de Marzo, 2025
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## 📄Descripción del Proyecto
Aplicación web interactiva que recomienda canciones según el estado emocional del usuario, utilizando clustering de características acústicas. Desarrollada con **Python**, **Flask** y un dataset real de más de 20.000 canciones.
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## 🧠 Objetivo del Proyecto
Construir un sistema de recomendación musical que entregue playlists personalizadas, alineadas al estado emocional seleccionado por el usuario, mediante técnicas de análisis exploratorio y aprendizaje no supervisado.
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## 🚀 Demo desplegada
👉 [Probar la aplicación en Render](https://playlistgenerator-vwec.onrender.com/)
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## 🛠️ Tecnologías Utilizadas
- Python 3
- Jupyter Notebook
- Flask
- Pandas · Scikit-learn · Matplotlib · Seaborn
- HTML + Bootstrap (interfaz simple)
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## 🧬 Metodología
1. **Dataset**
Más de 20.000 canciones con variables como `valence`, `energy`, `danceability` y `tempo`. Obtenido a través de [Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/), con redirección a Kaggle.
2. **EDA**
Análisis exploratorio para comprender la distribución emocional de las canciones y su agrupamiento natural.
3. **Clustering**
Uso de K-Means para segmentar las canciones en clusters representativos de distintos estados emocionales ("moods").
4. **Recomendación**
El usuario selecciona una emoción y la app devuelve canciones pertenecientes al cluster más alineado a ese estado emocional.
5. **Despliegue Web**
El flujo fue migrado a Flask para transformar el proyecto en una aplicación web funcional y accesible.
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## 🎯 Funcionalidades principales
- Selección de emoción desde la interfaz.
- Recomendación automática de canciones según estado emocional.
- Regeneración de playlist con la misma emoción.
- Opción de cambiar de emoción y generar una nueva playlist.
- Flujo de usuario limpio, visual simple y funcionamiento estable.
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## ▶️ Cómo ejecutar este proyecto
1. **Clona este repositorio:**
```bash
git clone https://github.com/affec-ds/Playlist-Generator.git
2. **Navega al directorio del proyecto:**
```bash
cd Playlist-Generator
4. **Instala las dependencias:**
```bash
pip install -r requirements.txt
6. **Ejecuta la aplicación localmente:**
```bash
flask run
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## 📩 Contacto
💼[Conectemos en LinkedIn](https://cl.linkedin.com/in/affectusjaureguizar)
💼[GitHub](https://github.com/affec-ds)