Некоторые современные музыкальные платформы проводят аналитику прослушиваний, чтобы сформировать более точные рекомендации для пользователей. 35

Для этого используются разные алгоритмы: 1

• Коллаборативные. 1 Алгоритм находит пользователей со схожими предпочтениями, анализирует их контент и рекомендует то, что ещё не слушали или не смотрели. 1 В этом случае рекомендательная система судит о единицах контента только по тому, как пользователи с ними взаимодействуют: важно количество прослушиваний, просмотров или лайков. 1
• Контентные. 1 Алгоритм анализирует содержание треков. 1 Даже если трек никто никогда не слушал, система по звуку может догадаться, что он подходит пользователю. 1 Дополнительно учитываются темп, лад, громкость и вся информация об альбоме, жанре и исполнителе. 1 На основе полученных знаний алгоритм рекомендует пользователю похожий по звучанию контент. 1

Например, в «Яндекс Музыке» алгоритм адаптируется к поведению пользователей, анализируя историю прослушивания, просмотры контента, добавление контента в коллекцию, длительность прослушивания и другие метрики. 5 Это помогает системе понять, что именно ценит пользователь, и предоставлять более точные предложения. 5