Your Rediscover Past: Spotify-Personalisierung selbstgemacht

In dieser Session wird gezeigt, wie man eine eigene automatisierte und personalisierte Playlist für Spotify baut. Hierzu nutzen wir den persönlichen GDPR-Datensatz, den Nutzer bei Spotify anfordern können, sowie die vielseitige Spotify-API.

Wir untersuchen unsere eigenen Nutzungsdaten und erstellen ein Profil über unseren Musikgeschmack. Dieses nutzen wir, um unsere vor langer Zeit gespeicherten Songs zurückzuholen – gefiltert durch unseren aktuellen Musikgeschmack.
Außerdem gibt es einen kleinen Überblick über die aktuellen Trends bei Personalisierung durch Recommender-Systeme.

Vorkenntnisse

• Grundlegende Kenntnisse in der Datenanalyse mit Python
  
• Grundlegende Kenntnisse zum Umgang mit REST APIs
  

Vorherige Sichtung von Blogpost und Code werden empfohlen:

• https://medium.com/p/5e8f3b6f04f8
  
• https://github.com/mkurovski/liked2play
  

Es lohnt sich, vorab und rechtzeitig (rd. 14 Tage vorher) die eigenen Daten bei Spotify anzufragen.

Lernziele

• Übersicht über Personalisierung und Recommender-Systeme
  
• Hands-on-Anwendung auf eigene Daten und Umgang mit Spotify API
  
• Direkter Nutzen einer eigens automatisiert personalisierten Playlist