Музыкальные стриминговые сервисы анализируют поведение слушателей, чтобы предлагать им персонализированные рекомендации. 12 Для этого используются разные методы, например:

• Анализ пользовательской информации. 1 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. 1
• Коллаборативная фильтрация. 14 Если два пользователя ранее оценивали песни одинаково, то с большой долей вероятности они будут одинаково оценивать и другие композиции. 1
• Рекомендации на основе содержания. 1 Этот метод анализирует сами песни: их темп, тональность, стиль, текст и другие музыкальные характеристики. 1 Если человек слушает много быстрых и ритмичных песен, алгоритм будет рекомендовать ему другие композиции с похожими характеристиками. 1
• Учёт контекста и поведения пользователя. 3 Алгоритмы могут учитывать время суток, день недели, настроение или местоположение пользователя. 3 Например, система может предложить пользователям энергичную музыку утром или спокойные треки перед сном. 3

Когда пользователь загружает новый трек, алгоритмы сразу начинают анализировать реакцию аудитории. 2 Они отслеживают количество прослушиваний, сохранения в плейлисты, повторные включения, пропуски, лайки и даже комментарии в соцсетях. 2