Чем отличается работа рекомендательной системы в музыкальных сервисах от стриминговых платформ?

Возможно, имелись в виду различия в подходах работы рекомендательных систем музыкальных сервисов и стриминговых платформ.

Стриминговые сервисы стремятся выдавать бесконечный поток треков, поэтому список рекомендаций должен постоянно пополняться новыми композициями. habr.com Для этого стриминговые сервисы собирают и анализируют информацию о том, что и как часто слушают пользователи, какая музыка им нравится в определённое время суток и года, что они лайкают и проматывают. b1agency.ru

Рекомендательные системы предлагают контент, который, как предполагается, будет интересен пользователю. sp.susu.ru Для этого они используют алгоритмы машинного обучения, которые анализируют историю прослушивания пользователя, его предпочтения, оценки и даже действия других пользователей. sp.susu.ru

Некоторые методы работы рекомендательных систем:

• Анализ пользовательской информации. b1agency.ru Собираются данные о том, какие исполнители или жанры нравятся пользователю, как часто он слушает определённые песни, что добавляет в свои плейлисты, какие треки слушает до конца, а какие пропускает. b1agency.ru
• Коллаборативная фильтрация. habr.com b1agency.ru Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. b1agency.ru
• Рекомендации на основе содержания. b1agency.ru Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. b1agency.ru

Таким образом, стриминговые сервисы фокусируются на выдаче бесконечного потока треков, а рекомендательные системы предлагают персонализированные подборки на основе различных факторов.