🎵 Moodify — Duygu Tabanlı Müzik Öneri Sistemi

Hisset. Seç. Dinle.

Moodify, bulunduğun ruh halini alır ve seni istediğin duyguya taşıyacak şarkıları önerir. Basit bir mantık, güçlü bir his.

---

Nasıl Çalışır?

Spotify'ın ses özelliklerini (valence, energy, danceability vb.) kullanan kural tabanlı bir filtreleme sistemidir. Kullanıcı iki seçim yapar:

1. Şu anki ruh hali → Mutlu, Üzgün, Stresli, Sakin veya Enerjik
2. Hedef duygu → Bu modda kalmak, enerji atmak, sakinleşmek...

Sistem bu seçime göre önceden sınıflandırılmış şarkıları popülerlik sırasıyla sunar. Her seferinde 5 şarkı önerir; "e" tuşuyla daha fazlasını görürsün.

---

Duygu Haritası

Proje, ~81.000 şarkıyı valence (neşe) ve energy (enerji) eksenlerinde dört bölgeye ayırır:

Bölge	Tanım
↗ Yüksek Valence + Yüksek Energy	Enerjik & Mutlu (Parti, Dans)
↖ Düşük Valence + Yüksek Energy	Agresif & Karanlık (Rock, Metal)
↙ Düşük Valence + Düşük Energy	Sakin & Hüzünlü (Melankoli)
↘ Yüksek Valence + Düşük Energy	Huzurlu & Pozitif (Chill, Akustik)

Bu harita üzerinden 5 ana duygu ve 16 alt kategori tanımlanmıştır.

---

Duygu Kategorileri

Mutlu         →  Bu Modda Kalmak / Daha da Enerjik Olmak / Sakinleşip Huzur Bulmak
Üzgün         →  Neşelenmek / Hüznünü Yaşamak / Rahatlamak / Güçlenmek
Stresli       →  Tamamen Gevşemek / Enerji Atmak / Odaklanarak Uzaklaşmak
Sakin         →  Bu Hali Korumak / Yavaşça Canlanmak / Nostalji Yaşamak
Enerjik       →  Zirveye Taşımak / Odaklanarak Kullanmak / Cool Down

---

Kullanılan Teknolojiler

• Python — Jupyter Notebook ortamında geliştirildi
• pandas — Veri okuma, temizleme ve filtreleme
• matplotlib & seaborn — Duygu haritası ve korelasyon görselleştirmeleri
• graphviz — Karar ağacı akış şeması

---

Proje Yapısı

moodify/
├── moodify.ipynb     # Ana notebook — veri analizi + öneri sistemi
└── dataset.csv       # Spotify şarkı veri seti (~81.000 şarkı)

---

Çalıştırmak İçin

# Gerekli kütüphaneleri yükle
pip install pandas matplotlib seaborn graphviz

# Notebook'u aç
jupyter notebook moodify.ipynb

Son hücreyi çalıştır, ruh halini seç ve müziğin seni taşısın.

---

Veri Seti

Spotify ses özelliklerini içeren bir CSV dosyası kullanılmaktadır. Temizleme aşamasında tekrar eden track ID'ler, aynı isim-sanatçı çiftleri ve beyaz gürültü gibi alakasız içerikler çıkarıldı. Analizde kullanılan başlıca özellikler:

valence · energy · danceability · acousticness · instrumentalness · tempo · loudness · popularity

---

Bir mühendislik öğrencisinin müziğe duyduğu sevgiyle yapıldı 🎧